【摘 要】
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针对相关干涉仪测向中相位差模糊导致的强非线性问题,提出一种基于高拉伸度的改进遗传算法,该算法以遗传算法中择优选取机制为基础,通过定义拉伸度,根据相关干涉仪测向中相关
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针对相关干涉仪测向中相位差模糊导致的强非线性问题,提出一种基于高拉伸度的改进遗传算法,该算法以遗传算法中择优选取机制为基础,通过定义拉伸度,根据相关干涉仪测向中相关函数及其对自变量的偏导数在目标方向附近均趋近于0的特性,设计新的适应度函数,增大全局最大值附近适应度函数的拉伸度,扩大与其他方向的适应度的差距,从而实现对选取机制的优化。仿真实验表明,该算法复杂度低,当测向精度基本相同时,测向时间约为网格法的1/600,且具有良好的适用性,可以广泛应用于其他求解最大值的问题中。
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