1、“.....参考文献，应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿中可知，本文提出的改进遗传算法适应度函数的收敛效果十分理想，且收敛情况十分稳定，基本没出现达不到收敛状态的情况，对比之下，差分进化算法和传统遗传算法的收敛情况都不是十分理想且远差于改进遗传算法，并且两者的算法性能发挥都十分不稳定，收敛情况波动较大。在算法实际运行时间方面，种算法都处于个量级，尽管图中显示传统遗传算法的运行时间是最短的，但在实验所设定的次迭代次数中，由表可知，在规模较大的情况下，传统遗传算法有相当部分实验中，算法最终没有达到收敛，因此图中显示的运行时智能算法相结合的遗传算法改进策略，以抑制其盲目尋优和过早收敛的局限性。应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿。在图中，红色的线表示数据中位数，箱子的上下边缘分别表示数据的和分位数......”。

2、“.....离散的点表示统计意义上的异常值。通过箱线图，我们可以非常直观的看到不同算法适应度和实际运行时间上的数据分布，且由图中可明显看出看，本文所提出的改进的遗传算法在适应度收敛情况方面表现明显优于其他职能算法，且收敛能力极为稳定。在运行时间方面克服其盲目寻优和过早收敛的缺陷。具体的本文提出的改进遗传算法的流程图如图所述。如所示，本文提出的改进遗传算法基本保存了传统遗传算法的运算流程，不同的是，在更新种群的环节，本文引入了差分变异与粒子群算法的更新规则产生新的种群并与原传统遗传算法产生的种群进行竞争，这种方法虽然在时间消耗上有定损失，但是可以有效地避免传统遗传算法盲目寻优造成的收敛过慢以及样本多样性不足造成的陷入局部极小。传统遗传算法的局限性遗传算法这样的衍生进化类算法采用随机搜索机理，积累成千上万代正首先建立概念模型......”。

3、“.....同武器平台中的武器种类相同，表示第个武器平台拥有武器的数量为。目标的概念模型如下建立表示敌方目标的总数，表示敌方第个目标。武器分配计划的概念模型如下建立表示使用个武器平台中的武器来打击目标，这里有。改进遗传算法差分进化算法是种效率较高的进化搜索算法，其原理和结构类似于遗传算法，同样采用遗传操作。差分进化算法在实际优化问题中能够表现出色，原因有两点首先，差分进化算法将部分个体的差年代中期，问题已被证明是个完全问题，这意味着任何确定性算法不能获得在多项式空间的最优解。世纪年代初以来，国防分析研究所直在研究问题，在这期间他们改进了武器的优化和资源需求模型。现代战争中，随着的广泛应用，提出对模型的进步改进策略，进而建立环境下的作战资源分配模型。余家祥等针对舰艇编队内多型区域防空武器抗击来袭导弹的问题展开研究王波等以反舰导弹打击敌水面舰船为背景......”。

4、“.....该方法中将动态的分配策略与静态模型相结合以求在作战中对武器进行动态分配。崔莉莉以蚁群算法的信息更新规则为基础，引入算法中的利用搜索经验对后续粒子群的指导机制。此方法经过实验验证有效扩展了群体的搜索空间，同时对算法效率也有所提高。模型建立概念模型的建立建立模型，要优化的目标包括对我方的资源保存值和对敌方目标威胁的损伤值。应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿方法虽然在时间消耗上有定损失，但是可以有效地避免传统遗传算法盲目寻优造成的收敛过慢以及样本多样性不足造成的陷入局部极小。首先建立概念模型，我们的武器概念模型可以表示为表示我方武器平台的个数，同武器平台中的武器种类相同，表示第个武器平台拥有武器的数量为。目标的概念模型如下建立表示敌方目标的总数......”。

5、“.....这里有。相关工作最初，解决问题的方法是基于线性规划，动态规划，图尋优和过早收敛的局限性。改进遗传算法差分进化算法是种效率较高的进化搜索算法，其原理和结构类似于遗传算法，同样采用遗传操作。差分进化算法在实际优化问题中能够表现出色，原因有两点首先，差分进化算法将部分个体的差分信息作为扰动量，使算法在跳跃距离和搜索方向上具有自适应性，从而改善了遗传算法变异和交叉的盲目性其次，竞争机制使得进化过程中，整个种群的质量逐步提升，拒绝了遗传算法盲目选择导致的质量较差的部分个体迟迟不能淘汰，从而阻碍种群的进化。针对遗传算法盲目的随机寻优和过应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿进行描述并提出了基于马尔可夫决策过程解决动态问题的方法，该方法中将动态的分配策略与静态模型相结合以求在作战中对武器进行动态分配......”。

6、“.....引入算法中的利用搜索经验对后续粒子群的指导机制。此方法经过实验验证有效扩展了群体的搜索空间，同时对算法效率也有所提高。模型建立概念模型的建立建立模型，要优化的目标包括对我方的资源保存值和对敌方目标威胁的损伤值。应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿。已经被摧毁或保存完好。建立通视矩阵表示，该矩阵为维矩阵，表示第个武器平台中第个武器与目标之间的通视性，通视性对武器与目标之间的发现概率与打击概率都有所影响，在本文中对发现概率与打击概率综合考虑，均由通视性因子表示。前文已经提到，在真实战场环境下，武器与目标之间的通视性由多方面因素影响。在本模型中，主要考虑武器与目标所处的地形条件与气象条件两方面因素，并建立相应的影响因子，并有。相关工作最初，解决问题的方法是基于线性规划，动态规划，图论这些传统算法。在世......”。

7、“.....积累成千上万代正向的有积极意义的进化方能得到卓有成效的改进。这我方资源值用矩阵表示，表示我方第个资源的价值，表示我方资源的总数敌方目标威胁值用矩阵表示，表示敌方第个目标的威胁值。我方资源与敌方目标威胁的取值均在到之间，表示我方每个资源价值占总价值的比例以及敌方每个目标威胁所占的比例，这两个取值由战场指挥员根据作战进程进行评估。模型中对于武器状态建立状态矩阵，其中表示我方第个武器平台的状态向量，表示为，表示第个武器平台中第个武器的状态，取值越大，表示该武器的保存状态越好，模型中为了方便处理，模型中取或，分别表示该武这些传统算法。在世纪年代中期，问题已被证明是个完全问题，这意味着任何确定性算法不能获得在多项式空间的最优解。世纪年代初以来，国防分析研究所直在研究问题，在这期间他们改进了武器的优化和资源需求模型。现代战争中，随着的广泛应用......”。

8、“.....进而建立环境下的作战资源分配模型。余家祥等针对舰艇编队内多型区域防空武器抗击来袭导弹的问题展开研究王波等以反舰导弹打击敌水面舰船为背景，并应用改进的遗传算法进行求收敛，为了平衡计算代价和解的精度，在不追求解全局最优且寻优时间有限的情况下，本文基于遗传算法给出了针对性的算法改进策略，引入了差分进化算法的竞争机制和差分变异机制以及粒子群算法的更新规则，以期最大程度的克服其盲目寻优和过早收敛的缺陷。具体的本文提出的改进遗传算法的流程图如图所述。如所示，本文提出的改进遗传算法基本保存了传统遗传算法的运算流程，不同的是，在更新种群的环节，本文引入了差分变异与粒子群算法的更新规则产生新的种群并与原传统遗传算法产生的种群进行竞争，这对实时性有较高要求的问题所不能接受的弊端。遗传算法在每次迭代过程中，选择交叉和变异的操作是盲目的，这是算法的机理问题......”。

9、“.....同时，传统遗传算法在收敛过程中容易陷入局部最优而出现过早收敛，它使得种群演化到非全局最优状态，进步迭代已不能产生更佳可行解。鉴于遗传算法存在这样的不足，众多文献在解决问题这样类似的实时性很强的优化问题会选择启发式寻优的遗传算法和些具有指引性的智能算法相结合的遗传算法改进策略，以抑制其盲应用改进遗传算法解决武器目标分配问题论文原稿，余家祥，赵晓哲，史红权等基于遗传算法的编队区域防空武器分配方法现代防御技术，王波，刘小利，胡亮等基于改进遗传算法的反舰导弹火力分配研究火力与指挥控制，韩松臣导弹武器系统效能分析的随机理论方法国防工业出版社，崔并不能完全说明改进遗传算法的效率较差，在规模较小的情况下，尽管改进遗传算法较传统遗传算法消耗时间更多，但是在真实的战场环境下，为了获得更好的武器目标分配结果而消耗的少量时间代价，是完全可以接受的......”。