改进蚁群算法在潜艇规避机载声纳探测的路径优化应用
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Application of Improved Ant Colony Algorithm in Path Optimization of Submarine Evading Search of Dipping Sonar on Aircraft
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    在引用的敌反潜直升机探测我潜艇的概率模型的基础上,给出一种新的改进蚁群算法。通过可变挥发系数1-ρ概率和引入风险规避指数γ,使路径具有远离非安全区域时有风险规避能力。为加快算法程序的实现速度,引入了目标方向系数方阵W,使收敛速度成倍提高。并运用实例分析了γ、W对最优路径的影响与W对程序运算速度的影响。实例表明,该方法是有效的,说明引入1-ρ、γ、W的合理性与科学性,特别是γ、W有很好的控制能力与实用性。

    Abstract:

    Based on the probability model of enemy aircraft senor on research submarine, an improved ant colony algorithm (ACA) is presented. The algorithm makes sure that the path has the ability of keeping away from the unsafe area far away by the coefficient of pheromone volatile and the index of evading risk . The coefficient matrix of direction to target W is introduced to save running time. Finally, the analysis result of the example indicates that using , , are reasonable and useful. Especially, the right using of , W is helpful and can improve the control ability as well as practicability.

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引用本文

戴明强,李旺,项浩.改进蚁群算法在潜艇规避机载声纳探测的路径优化应用[J].,2010,29(09):9-13.

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  • 收稿日期:2010-11-08
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