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J-GLOBAL ID：201802278026956424   整理番号：18A0650236

改良粒子群最適化(PSO)アルゴリズムに基づく対艦ミサイルの経路計画に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Missile Route Planning Based on Improved Particle Swarm Optimization Algorithm

著者 (2件)： Kong Shurui (河南理工大学計算机科学与技術学院,河南焦作,454150) ,  Liu Shufen (吉林大学計算机科学与技術学院,吉林長春,130012)
資料名： Cekong Jishu  (Cekong Jishu)
巻： 36  号： 11  ページ： 66-69  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2879A  ISSN： 1000-8829  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： 航空機の経路計画の問題を解決するために,改良粒子群最適化アルゴリズムを提案した。標準粒子群アルゴリズムに基づいて,慣性重み係数を非線形に調整し,学習因子を線形および非線形に最適化し,遺伝的アルゴリズムにおける交差演算子を導入し,より良い粒子と悪い粒子を交差させ,母集団の多様性を保証し,アルゴリズムの大域探索能力を改善した。このアルゴリズムの実現可能性と有効性を検証するために,シミュレーション試験を行った。実験結果により,改良粒子群最適化アルゴリズムは,標準粒子群アルゴリズムおよび線形慣性重みづけと比較して,強いグローバル探索能力および良好な収束性を示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *経路探索 ,  *最適化 ,  線形性 ,  *軍艦 ,  航空機 ,  シミュレーション ,  重みづけ ,  母集団 ,  学習 ,  *アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  *ミサイル
準シソーラス用語： 重み係数 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： particle swarm optimization ,  route planning ,  inertia weight ,  learning factor ,  crossover particle

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  システム最適化手法  (IA02050Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 粒子群最適化 ,  PSO ,  アルゴリズム ,  ミサイル ,  経路計画 ,  研究