在舰载联合火力打击的武器-目标分配问题中,针对失败概率最小和使用武器最少原则,设计了一种改进的多目标粒子群优化算法(MOPSO)来进行分配的优化.将自适应变异方法用于更新外部档案集;随机挑选外部档案集内依据拥挤距离由大到小排在前5％的解当作全局最优值;通过利用改进的学习因子和惯性权重来更新粒子.仿真结果表明,设计的算法比带精英机制的非支配排序遗传算法(NSGA-II)运行速度更快、求得的Pareto前沿解的精度更高,能有效地解决舰载联合火力打击目标分配问题.
多目标粒子群 武器-目标分配 自适应变异 拥挤距离 惯性权重