Print

吴桐:基于并行遗传算法的军事运输路径优化选择论文

本文主要研究内容

作者吴桐,樊志强,徐珞(2019)在《基于并行遗传算法的军事运输路径优选》一文中研究指出:针对实现军事运输路径优选的目的,本文分析了遗传算法的优点,并对遗传算法进行了并行化处理,最终采用了并行遗传算法结合军事运输路径模型的方法,通过假设实际场景中军事运输路径优选问题的实验,得到求解军事运输路径优选问题的一个新模型,提高了运算速度,同时得到一组满意解,以便于指挥员对于军事运输路径的决策选择。

Abstract

zhen dui shi xian jun shi yun shu lu jing you shua de mu de ,ben wen fen xi le wei chuan suan fa de you dian ,bing dui wei chuan suan fa jin hang le bing hang hua chu li ,zui zhong cai yong le bing hang wei chuan suan fa jie ge jun shi yun shu lu jing mo xing de fang fa ,tong guo jia she shi ji chang jing zhong jun shi yun shu lu jing you shua wen ti de shi yan ,de dao qiu jie jun shi yun shu lu jing you shua wen ti de yi ge xin mo xing ,di gao le yun suan su du ,tong shi de dao yi zu man yi jie ,yi bian yu zhi hui yuan dui yu jun shi yun shu lu jing de jue ce shua ze 。

论文参考文献

  • [1].物流区域配送车辆运输路径优化调度仿真[J]. 何芳.  计算机仿真.2018(08)
  • [2].发达网络环境下军用油料运输路径选择研究[J]. 王耀,雍歧东,宋振宇.  物流技术.2011(13)
  • [3].混沌遗传算法优化公路运输路径[J]. 孔令夷.  交通运输系统工程与信息.2013(01)
  • [4].基于遗传算法的避空侦察最优路线选择[J]. 徐志平,许峰.  软件导刊.2017(05)
  • [5].基于模糊积分控制遗传算法的军事决策仿真[J]. 陈琳,薛青,张俊峰,邓青.  现代电子技术.2019(07)
  • [6].基于动态蚁群遗传算法的士兵个性化学习[J]. 李东,王虎强.  计算机系统应用.2015(11)
  • [7].拟梯度遗传算法在水电厂厂内经济运行中的应用[J]. 王富超.  通信电源技术.2019(12)
  • [8].遗传算法在焊接领域的优化与应用[J]. 任志凤,胡小建,孙太生,徐飞,李云良.  现代焊接.2012(03)
  • [9].基于遗传算法的旅游最优路径探究[J]. 李振业,陈婷,陈静.  电脑知识与技术.2018(34)
  • [10].浅谈遗传算法及其部分改进算法[J]. 唐文琦,曾干敏,刘泽宇.  科技风.2019(12)
  • 论文详细介绍

    论文作者分别是来自电子设计工程的吴桐,樊志强,徐珞,发表于刊物电子设计工程2019年22期论文,是一篇关于军事运输路径论文,路径优化算法论文,启发式算法论文,并行遗传算法论文,电子设计工程2019年22期论文的文章。本文可供学术参考使用,各位学者可以免费参考阅读下载,文章观点不代表本站观点,资料来自电子设计工程2019年22期论文网站,若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权,请联系我们删除。

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/d486e203366c1c211c0f81fc.html