作者：徐公国,段修生,单甘霖,童俊 单位：中国兵工学会 出版：《兵工学报》2018年第11期 页数：10页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBIGO2018110130 DOC编号：DOCBIGO2018110139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 对复杂地形下的多传感器部署问题进行研究，提出了基于多目标局部变异-自适应量子粒子群优化(LM-AQPSO)算法的多传感器多目标优化部署方法。该方法对复杂地形进行多属性网格建模，给出了传感器探测模型和优化目标。引进局部变异和参数自适应策略对量子粒子群优化算法进行改进，并提出了基于LM-AQPSO的多目标Pareto最优解集优化算法。考虑多目标部署需求，构建了基于Pareto最优解集的多传感器优化部署模型。仿真实验结果表明：相对于经典的改进非支配排序遗传算法，所提算法优化的Pareto最优解有着更好的收敛性和分布性，且寻优时间更短；所提模型能有效解决多目标多传感器部署问题，并能同时提供更多的决策方案。

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