改進的文化算法研究及應用.pdf

1、科學在不斷地發(fā)展,技術在不斷地革新,各領域的研究也跟著這樣發(fā)展與革新的節(jié)奏不斷深入,為了適應多樣性生活的需要,各種涉及優(yōu)化的問題也相應的復雜多變,解決的方法也需改進。智能算法,如文化算法、遺傳算法、免疫算法、模糊算法、混沌算法等,雖說應用較廣,但算法本身存缺點,對于高要求、高標準工程應用的需求,各算法的缺點也越顯突出。因此出現了許多與他們相關的改進算法,如混沌文化算法、自適應的遺傳算法、免疫遺傳算法、粒子群遺傳算法、模糊粒子群算法等混合

2、算法。兩種或多種算法的巧妙結合可以有效彌補算法的不足,在很大程度上滿足了實際應用的需求。在防空作戰(zhàn)系統(tǒng)中,有效合理的目標分配對于目前越來越復雜的戰(zhàn)場環(huán)境的要求特別重要,目標分配是防空系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié),優(yōu)化算法在目標最優(yōu)分配問題上的研究已引起很多專家的關注。有效地引導導彈,攻擊目標,防御我方陣地,陣列天線的作用至關重要,而智能優(yōu)化算法在天線優(yōu)化,實現天線特定功能中的作用不可忽視,因此本文將目前的文化算法進行了層層改進,使用新算法來解決導彈最

3、優(yōu)目標分配和陣列天線優(yōu)化方面的問題,并對算法做了一些后續(xù)改進。
　　本文主要針對導彈目標分配和雷達陣列天線優(yōu)化設計中存在的問題,重點從優(yōu)化算法的研究角度出發(fā),分析了優(yōu)化算法在解決這些問題中存在的不足,對文化算法進行了多次改進,最終,新算法在實際優(yōu)化問題中表現出了很好的效果。針對目標優(yōu)化分配問題,本文以遺傳算法作為文化算法的種群空間,組成文化遺傳算法,將截尾選擇和逆轉操作也插入到種群空間中,形成新的混合優(yōu)化算法,實驗證明了新的優(yōu)化算

4、法在收斂率、進化代數,收斂速度上有很大的優(yōu)勢,同時也說明新算法能更有效地解決目標分配問題。在陣列天線優(yōu)化問題中,文中將更好的接受函數、影響函數、更新函數引入改進的文化算法中,并結合多種群機制形成新的算法。仿真證明該新算法在全局搜索和局部搜索方面優(yōu)于改進前的算法,最終得到最優(yōu)的相位分布,有效抑制旁瓣水平,提高了陣列天線的抗干擾能力,為陣列天線應用發(fā)展做出了有用的貢獻。本文最后又從多種群方面出發(fā),種群內部使用自適應的交叉變異機制;種群之間使