基于竞争蛙跳算法的军事训练计划智能优化.pdfVIP

第42卷第5期!#制％Vol.42No.5

2020年10月CommandControlSynulaXonOct.2020

文章编号：1673-3819(2020)05-0112-06

基于竞争蛙跳算法的军事训练计划智能优化

刘昊打董宁宇2,邢岩3

(1.国防大学联合作战学院，河北石家庄050000；2.军委机关事务管理总局，北京100000；

3.沈阳航空航天大学电子信息工程学院，辽宁沈阳111000)

摘要:针对军事训练中补差训练计划拟制和优化困难的问题，提出一种基于蛙跳算法的补差训练计划智能优化算

法。该算法以标准蛙跳算法为基础，通过引入遗传算法“超级个体剔除”和“自然选择”的优胜劣汰竞争机制，实现

算法自主删除冗余个体并有效进化的方法提升算法的全局寻优能力和收敛效率，并定义和构建了符合补差训练计

划工程特点的评估指标数学模型，实现了基于爛权理想点法的补差训练计划综合评分，最终通过竞争蛙跳算法的多

代推演获取全局最优解。仿真结果表明：竞争蛙跳算法较标准蛙跳算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛效

率，能够有效解决补差训练计划的智能优化问题。

关键词：补差训练计划；爛权理想点法；遗传算法；蛙跳算法；智能优化

中图分类号：E251.8文献标志码：ADOI：10.396^^j.issn.1673-3819.2020.05.022

IntelligentOptimizationofRemnantTrainingPlanBased

onCompetitiveLeapfrogAlaorithm

LIUHao1,DONGNing-yu2,XIUGYen3

(1.NationalDefenseUniversitJointOperationsCollexe,Shijiazhuang050000,China；

2.GeneeaeAdminiseeaeionooMieieaesAoaies，Beieing100000，China；

3.SchooeooEeeceeonicsandUnooemaeionEngineeeing,ShensangAeeospaceUnieeesies,Shensang111000,China)

Abstract:Aimingatthedifficulthintheformulationandoptimizationofthecompensatortrainingprooraminmilitartrain­

ing,anineeigeneopeimieaeioneaegoeiehmbasedoneheeeapoeogaegoeiehmispeoposed.Basedoneheseandaedeeapoeogaego-

rithm,thealaorithmusestheend-of-lifeandsurvivalofthefittestcompetitionmechanismingeneticalaorithmteim-

peoeeehegeobaeopeimieaeionabieiesandconeeegenceeoiciencsooeheaegoeiehmbsdeeeceinganddeeeeingeedundaneindieidu-

aes,anddeoinesandconseeuces.Themaehemaeicaemodeeooeheeeaeuaeionindexehae