《表3 联盟方案最优解：基于改进灰狼算法的多传感器探测联盟》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
研究改进灰狼算法中的灰狼种群容量对多传感器探测联盟方案最优解的影响，进行100次蒙特卡洛实验，结果如图2所示，得到的最优联盟方案如表3所示。
| 图表编号 | XD0052860800 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2019.08.20 |
| 作者 | 谢家豪、韦道知 |
| 绘制单位 | 空军工程大学研究生院、空军工程大学防空反导学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表3 前十种期刊归纳：基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究》2020.12.01
- 《表1 平台车型规划：基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究》2020.12.01
- 《表2 淋巴结征象：基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究》2020.12.01
- 《表2 林憾的小诗：基于智能体联盟的多配送中心路径优化研究》2020.12.01
- 《表1 最优解的演变：一种改进蚁群算法的DGPS整周模糊度求解》2021.02.01
- 《表3 变量赋值表：一种基于联盟链的物联网匿名交易方案》2021.01.05
- 《表2 改进的粒子群算法结果和最优解的比较（1)》2020.12.10
- 《表5 改进的粒子群算法结果和最优解的比较（4)》2020.12.10
- 《表4 改进的粒子群算法结果和最优解的比较（3)》2020.12.10
- 《表3 改进的粒子群算法结果和最优解的比较（2)》2020.12.10
- 《表3 最优解平均值：基于改进型鲸鱼算法的云制造资源配置研究》2019.12.25
- 《表3 网络训练数据：基于PSO-BP算法的联盟航线市场份额预测》2020.02.01
- 《表4 改进前后结果对比：基于改进Shapley值法的供应链制造联盟利益分配研究》2019.10.01
- 《表1 最优解：基于改进鲸鱼算法的路径规划方法研究》2019.10.20
- 《表2 改进鱼群算法各次迭代的全局最优解和函数值》2019.04.01
- 《表3 基于Pareto双目标蚁群算法最优解统计》2019.02.01
- 《表2 多传感器探测联盟方案》2019.08.20
- 《表3 光伏发电性能参数：基于改进灰狼优化算法的分布式电源优化配置》2019.01.28
- 《表2 GWO算法参数：基于灰狼优化算法的方向过电流保护定值最优配合》2018.10.20
- 《表3 联盟风险权重表：房地产企业战略联盟收益分配方案研究——基于Shapley值理论视角》2018.09.20