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J-GLOBAL ID：201802243822495872   整理番号：18A0187086

遺伝的アルゴリズムを用いた一般化された標的レーダ帰属【Powered by NICT】

Generalized target-radar assignment using genetic algorithm

著者 (3件)： Xu Xiaohuan (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Dou Lihua (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China) ,  Xin Bin (School of Automation, Beijing Institute of Technology, Beijing, 100081, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CAC  ページ： 5287-5292  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 協調空中戦における一般化された標的レーダ割当問題を提示した。多重航空機搭載レーダはターゲットの脅威値の除去を最大化するために複数の標的を追跡するために帰属したシナリオを考察した。ミサイルの誘導を同時に達成するために,標的は敵ターゲットとこれらの標的を攻撃する入射したミサイルを構成し一般化した。組合せ最適化問題はNP困難である。探索効率を改善するために,遺伝的アルゴリズム(GA)はこの問題を解くために用いた。GAの性能は,ランダム探索アルゴリズムと比較した。比較の結果は,GAがより合理的時間内で良好な実行可能解に収束することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 航空機 ,  多重化 ,  組合せ最適化問題 ,  搭載レーダ ,  *アルゴリズム ,  NP困難 ,  ミサイル ,  割当問題 ,  *レーダ ,  *遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： ランダム探索 ,  探索効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (3件)： 遺伝的アルゴリズム ,  標的 ,  レーダ