【摘 要】
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作战环推荐是依靠优化算法从作战网络中为指挥员推荐最优的作战环，以对目标形成高质量打击，未来作战中的作战环推荐面临体系规模大、决策节奏快的特点。本文提出了一种集成改进的蚁群算法，能够实现高效高质的作战环推荐优化求解。首先，将作战环推荐问题转换为一种基于多仓库路径规划的数学模型。然后，针对原始蚁群算法前期收敛速度慢、算法参数对结果影响大和容易陷入局部的问题分别提出了三种改进策略：基于边权重信息的信息素
【基金项目】
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国家自然科学基金（71971213）资助课题；
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作战环推荐是依靠优化算法从作战网络中为指挥员推荐最优的作战环，以对目标形成高质量打击，未来作战中的作战环推荐面临体系规模大、决策节奏快的特点。本文提出了一种集成改进的蚁群算法，能够实现高效高质的作战环推荐优化求解。首先，将作战环推荐问题转换为一种基于多仓库路径规划的数学模型。然后，针对原始蚁群算法前期收敛速度慢、算法参数对结果影响大和容易陷入局部的问题分别提出了三种改进策略：基于边权重信息的信息素初始化、基于差分进化的蚁群算法参数自适应优化和基于遗传算子的全局搜索能力提升，并进行了集成改进。最后，在案例分析中对集成改进蚁群算法进行分析和对比，验证了所提算法在不需要大幅提高耗时的情况下，优化结果要优于未集成改进的蚁群算法，且相比于原始蚁群算法有显著效果提升。
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