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一种基于DQN的改进NSGA-Ⅱ算法OACSTPCD

An Improved NSGA-Ⅱ Algorithm for Bullet Distribution

中文摘要

采用传统单种群NSGA-Ⅱ算法求解武器目标分配多目标优化数学模型,解算过程中容易陷入局部最优,且存在分布性不足、求解时间长等缺陷.为了改善算法性能,获得更好的Pareto最优解集结果,可结合深度强化学习和双种群"迁徙"思想对传统单种群NSGA-Ⅱ算法进行改进.采用深度强化学习DQN算法来对双种群"迁徙"操作中涉及到的各项迁徙参数进行调整优化,对深度强化学习要素进行设计,并通过实验验证改进后的NSGA-II算法具有更好的算法性能,且算法耗时更少,表…查看全部>>

吴亚楠;张剑

武汉数字工程研究所 武汉 430205武汉数字工程研究所 武汉 430205

计算机与自动化

弹目分配改进NSGA-Ⅱ算法双种群迁徙

weapon target allocationimproved NSGA-Ⅱ algorithmtwo-population migration

《舰船电子工程》 2023 (4)

29-33,5

10.3969/j.issn.1672-9730.2023.04.007

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