【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2016年第0卷第1期 4-7页,共4页

【作 者】： 李亚红 [1] ; 冯炳灿 [2] ; 冯东华 [1,3]

【摘 要】 在战场兵力调度过程中，由于无法对战场上有大量的不确定因素以及参数进行全部标定，没有对调度任务进行排序，在调度过程中会产生一定的盲目性，导致当前以粒子群算法为基础的战场兵力调度模型在寻求最优调度时．无法迅速找到唯一的调度方案。提出一种改进的粒子群优化算法对战场兵力调度进行建模，将免疫克隆原理运用于战场兵力调度模型中，将克隆原理中的抗体作为粒子群算法中的粒子，对粒子按照亲和度的高低进行排列然后实施克隆选择、抑制和变异，有效提高了战场兵力调度粒子群算法的种群多样性和全局最优解搜索能力。以空战为例对战场进行仿真，仿真结果表明，改进的粒子群算法在很大程度上减少了寻找战略部署目标函数全局最优解所需的迭代次数，缩短了兵力的部署时间，取得了理想的兵力调度效果。