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基于记忆库粒子群算法的海上协作搜寻计划制定

     

摘要

海上搜寻任务通常由多个设施协作完成.针对海上协作搜寻计划制定问题,提出一种记忆库粒子群算法.该算法利用组合优化策略和连续优化策略,首先为单个设施生成相应的备选解并构建记忆库,通过从记忆库中学习、随机生成两种方式生成新的备选解;然后采用网格法更新记忆库,每个网格中最多有一个备选解保存在记忆库中,保证记忆库中备选解的多样性,基于此对解空间进行有效的全局搜索;最后通过从记忆库中随机选择多个备选解组合生成初始协作搜寻方案,利用粒子群策略围绕质量较好的备选解进行有效的局部搜索.实验结果表明,在效率方面,所提算法运行时间较短,在获取最小方差的同时可提高1% ~5%的任务成功率,可有效应用于海上协作搜寻计划制定.

著录项

  • 来源
    《计算机应用》|2018年第9期|2477-2482|共6页
  • 作者

    吕进锋; 赵怀慈;

  • 作者单位

    中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;

    中国科学院大学,北京100049;

    光电信息处理重点实验室(中国科学院),沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室(中国科学院沈阳自动化研究所),沈阳110016;

    中国科学院沈阳自动化研究所,沈阳110016;

    光电信息处理重点实验室(中国科学院),沈阳110016;

    辽宁省图像理解与视觉计算重点实验室(中国科学院沈阳自动化研究所),沈阳110016;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 人工智能理论;
  • 关键词

    海上搜寻; 协作; 记忆库; 粒子群; 全局搜索; 局部搜索;

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