文献

J-GLOBAL ID：201702290209950786   整理番号：17A0105002

本論文は,ネットワークに基づく対抗力配分に基づく改良量子免疫クローンアルゴリズムを提案した。【JST・京大機械翻訳】

Improved Quantum Immune Clonic Algorithm in Weapon-Target Assignment under Conditions of Network Confrontation Environment

著者 (5件)： Feng Chao (Aeronautics and Astronautics Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Jing Xiaoning (Aeronautics and Astronautics Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Li Qiuni (Aeronautics and Astronautics Engineering College,Air Force Engineering University) ,  Xia Fei (State Grid Liaoyang Electric Power Supply Company) ,  Fei Kai (Aeronautics and Astronautics Engineering College,Air Force Engineering University)
資料名： Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban  (Kongjun Gongcheng Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 17  号： 4  ページ： 29-34  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2706A  ISSN： 1009-3516  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 目標と目標のネットワークに対する攻撃の総利益が最も大きく、自身の消耗が最も小さい原則を考慮し、ネット対抗条件の下で火力分配多目的最適化モデルを構築し、ランダムネットワークのトポロジー構造を導入し、ランダム分配ネットワークに対する火力分配案の攻撃効果を分析した。改良量子免疫クローン多目的アルゴリズムを用いて,モデルを解明した。実験的シミュレーションを通して,攻撃の収益と異なる兵器のコストの間の変化を分析して,改良したアルゴリズムを使用することによって,提案した方式の攻撃効率は,標準のアルゴリズムのものより23%高いことを発見した。このアルゴリズムの収束性とパレート解の均一性を研究して,改良アルゴリズムによって得られたPARETO解の均一性は標準アルゴリズムより42%高く,モデルの有効性と改良アルゴリズムの優位性を立証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  位相幾何学 ,  兵器 ,  *ネットワーク ,  *クローン
準シソーラス用語： Pareto解 ,  ランダムネットワーク ,  最適化モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： weapon-target assignment ,  QICMOA ,  complex networks ,  network-centric warfare ,  Pareto efficiency

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 論文 ,  力配分 ,  量子 ,  免疫 ,  クローン ,  アルゴリズム ,  提案