本文選題：相控陣?yán)走_(dá)　切入點(diǎn)：調(diào)度　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對相控陣?yán)走_(dá)中的任務(wù)調(diào)度問題,提出一種融合了粒子群算法、遺傳算法和啟發(fā)式交錯(cuò)調(diào)度算法的混合算法。采用混沌理論優(yōu)化粒子群算法的飛行參數(shù),設(shè)計(jì)遞減的動態(tài)慣性權(quán)重,以及引入遺傳算法中的交叉、變異操作,使得算法能夠快速收斂,并跳出局部最優(yōu)實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)。在智能算法的框架下,提出一種啟發(fā)式的任務(wù)交錯(cuò)算法,使得雷達(dá)任務(wù)中等待期的時(shí)間資源進(jìn)一步得到利用。仿真結(jié)果表明,相比于遺傳算法,所提算法的收斂速度更快,結(jié)果更優(yōu);相比于傳統(tǒng)的啟發(fā)式算法,所提算法的調(diào)度成功率提升了42%,時(shí)間利用率提升了40%,實(shí)現(xiàn)價(jià)值率提升了33%,時(shí)間偏移率減少了73%。
[Abstract]:In order to solve the task scheduling problem in phased array radar, a hybrid algorithm combining particle swarm optimization (PSO), genetic algorithm (GA) and heuristic staggered scheduling algorithm is proposed to optimize the flight parameters of PSO. The design of decreasing dynamic inertia weights and the introduction of crossover and mutation operations in genetic algorithms enable the algorithm to converge quickly and jump out of the local optimum to achieve global optimization. A heuristic task interleaving algorithm is proposed to further utilize the time resources of the waiting period in the radar task. The simulation results show that the proposed algorithm has faster convergence speed and better results than the genetic algorithm. Compared with the traditional heuristic algorithm, the scheduling success rate of the proposed algorithm is increased by 42%, the utilization rate of time is increased by 40 points, the value rate is increased by 33%, and the time offset rate is reduced by 73%.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)防空反導(dǎo)學(xué)院;中國人民解放軍94710部隊(duì);
【基金】：國家青年科學(xué)基金(61503408)資助課題
【分類號】：TN958.92

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