基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

作     者：张民 陈欣 陆宇平 Zhang Min;Chen Xin;Lu Yuping

作者机构：南京航空航天大学自动化学院南京210016 

出 版 物：《南京航空航天大学学报》 (Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics)

年 卷 期：2009年第41卷第4期

页      面：445-449页

核心收录：

学科分类：08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：南京航空航天大学青年科研基金(1003-906714)资助项目 

主　　题：空对空导弹 控制参数 粒子群优化 

摘      要：研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题。标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围。仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值。