TY -的A2委拉斯开兹天使盟——你们,方非盟-切,范AU -高,Lipeng PY - 2018 DA - 2018/12/09 TI -认知合作干扰多目标决策方法基于禁忌Search-Artificial蜂群算法SP - 7490895六世- 2018 AB -为未来信息对抗,一个单一的干扰模式并不有效,由于复杂的电磁环境。选择适当的干扰协调干扰资源分配的决定是电子对抗的发展方向。大多数现有的研究对干扰决定只注意干扰的好处,而忽略干扰成本。此外,传统的人工蜂群算法需要太多的迭代,和改进的蚁群算法(IAC)很容易落入局部最优解。针对这个问题,本文介绍了干扰成本的概念认知协作干扰决策模型和改进多目标之一。此外,本文提出了一种禁忌search-artificial蜜蜂殖民地(TSABC)算法来认知cooperative-jamming决定。介绍了禁忌列表到人工蜂群(ABC)算法和存储解决方案,没有更新一定数量的搜索到禁忌列表后为了避免会议时生成一个新的解决方案,因此,该算法减少了不必要的迭代过程,它是不容易陷入局部最优。仿真结果表明,找到最优解的搜索能力和概率的新算法比其他两个。它具有更好的鲁棒性,这是更好的“一对多”的干扰模式。SN - 1687 - 5966 UR - https://doi.org/10.1155/2018/7490895 - 10.1155 / 2018/7490895摩根富林明国际航空航天工程杂志PB - Hindawi KW - ER