基于蚁群-遗传算法的改进多目标数据关联方法

摘要：

将蚁群算法与遗传算法相结合,提出一种快速实现多目标数据关联的AC-GADA(ant colony-genetic algorithm data association)算法,该算法利用种群个体携带信息素,并改进了全局信息素扩散模型,同时为了提高算法的收敛速度并且避免局部极值的出现,引入了交叉变异策略和种群适应度模型,通过大量的实验数据证明,该算法在获得较高关联准确率的同时可以有效地提高关联速度.

关键词：数据关联、多目标、蚁群算法、遗传算法

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773099,60873149,60973088;国家高技术研究发展计划"863"计划基金资助项目2006AA10Z245,2006AA10A309;中央高校基本科研业务费专项基金资助项目200903189,200903182

在线出版日期：2011-10-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：17-23