基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究

	基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究
	杜先君 1,3; 马金斗 1
刊名	兰州理工大学学报
	2020-02-15
期号	2020-01 页码:106-110
关键词	竞争机制跟踪精度 GDBA算法粒子多样性
英文摘要	针对传统目标跟踪算法搜索范围小、跟踪精度低的缺点,提出一种基于遗传扰动机制的改进蝙蝠算法(GDBA),该算法引入了遗传竞争机制,根据优化的优劣情况调整遗传算法的交叉率和变异率,使得种群具有遗传性和变异性,同时扩大了搜索范围,提高了粒子多样性,改善了跟踪精度.
URL标识	查看原文
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/133153]
专题	电气工程与信息工程学院
作者单位	1.兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 2.兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学示范中心 3.兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室;
推荐引用方式 GB/T 7714	杜先君,马金斗. 基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究[J]. 兰州理工大学学报,2020(2020-01):106-110.
APA	杜先君,&马金斗.(2020).基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究.兰州理工大学学报(2020-01),106-110.
MLA	杜先君,et al."基于GDBA算法目标跟踪的粒子多样性研究".兰州理工大学学报 .2020-01(2020):106-110.