为有效解决采用遗传算法求解导弹对地打击火力分配优化问题时,由于算法的交叉和变异概率取值不合理,出现跳出局部最优而耗时长及收敛速度慢,导致求解速度和求解质量难以满足作战要求问题,提出了一种交叉和变异概率自适应取值方法,使交叉和变异概率能够较好地满足种群在不同寻优阶段对其的需求,从而加快遗传算法跳出局部最优和提高全局收敛的速度.仿真结果表明:对于导弹对地打击火力分配优化问题,改进遗传算法提升了其求解速度及火力分配方案质量,该算法正确且有效.
火力分配优化 遗传算法 交叉概率 变异概率 自适应取值