免费论文摘要：鉴于假造疆场情况的路途筹备接洽

计划机天生军力(Computer Generated Force，CGF)本领是连年来跟着散布式仿真和人为智能等本领的兴盛而兴盛的一个新的军用仿真建立模型范围，而鉴于假造疆场情况的路途筹备接洽是CGF范围的一个要害的接洽目标，它对CGF与假造疆场情况的无缝符合起到了至关要害的效率。正文开始简述了保守路途筹备和CGF范围路途筹备的接洽近况，领会了百般路途筹备本领的实用场所，并比拟了百般用来路途筹备的探求算法的优缺陷，对准CGF假造疆场情况的百般特性，正文提出对于栅格化的假造疆场情况建立模型和矢量化的假造疆场情况建立模型沿用各别的路途筹备本领，将假造疆场情况数据库的数据分为栅格化疆场情况数据为矢量化疆场情况数据两局部，对于前者，重要沿用比拟常用且灵验的A*算法在栅格化的情况下探求最优路途；而对于后者，本文华用矫正遗传算法来举行路途筹备。遗传算法是创造在天然采用和集体遗传学普通上的随机、迭代和进化的进程，是保守路途筹备中格外灵验的算法。正文将矢量化的疆场妨碍物数据笼统成容易处置的线性和多角形妨碍物来处置。在多角形妨碍物情况下，正文提出一种鉴于多角形极点二进制源代码办法的遗传算法的路途筹备本领，将疆场情况的各耕田形成分商量进算法符合度因变量的安排中，并沿用自符合性和灾变性两种遗传算法的矫正办法，经过二进制源代码办法遗传算法与实数源代码办法遗传算法的算例比拟，规范遗传算法与矫正遗传算法的算例比拟，得出矫正的二进制源代码办法遗传算法对于CGF疆场情况路途筹备的出色性。上述算法的接洽功效结果运用于“共同军力天生体例”中，并领会了鉴于CGF疆场情况的全部、限制路途筹备和静态、动静路途筹备，最后的仿真截止再次考证了矫正遗传算法不妨较好地处置CGF范围的路途筹备题目。

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