摘 要：本文首先对智能算法进行了详细地描述，用通俗的语言重点介绍了粒子算法和蚁算法。之后介绍了主从决策模型、协同决策模型、自适应决策模型和动态火力分配模型，最后对智能算法在火力分配模型求解中的应用进行了详细地介绍。
关键词：智能算法；火力分配模型；应用
DOI：10.16640/jki.37-1222/t.2018.21.196
黄晓明的身高 1 引言
随着人类社会的发展和科技的不断进步，许多复杂的优化问题需要我们进一步解决，传统的数学方法已经难以满足人们对复杂问题求解速度的需求，人们开始追求更加科学有效的数学工具去解决这些复杂问题，隐枚举法、分支定界法、动态规划等方法相继问世，但是这些方法仅仅对相对简单的问题行之有效，对于复杂的数学模型求解往往力不从心。因此人们
开始寻求新的解决问题的方法，人们把目光从抽象的数学问题集中到自然界本身上来，相继出现了神经网络算法、遗传算法等具有跨时代意义的算法。现代计算机技术的发展为人工智能领域的创新发展提供了技术支持与保障，智能算法也应运而生。
小暑食新是什么意思 火力分配的模型建立就是依托计算机技术的发展，将战场的态势抽象成数学模型，进行问题解决。火力分配通常是解决多对多的问题，即我方多个火力平台如何合理地分配火力对敌方武器装备造成最大的毁伤效果。
2 智能算法
智能算法，严格意义上说是一种算法框架，并不是针对特定问题的具体算法。这些算法的提出多是通过观察自然界生物，模拟生物运动，捕食等现象提出的。例如粒子算法就是模仿鸟寻食物行为研究出的算法，粒子算法的基本核心是在一个体中的信息共享，使体的运动从无序到有序。通俗点来讲就是假设一鸟在森林里寻食物，最开始鸟是无序的飞行，假设鸟儿们互相都可以无障碍交流且鸟儿们知道自己距离食物的距离，每隔一段时间大家会互相交流一下到食物的距离。之后到离食物最近的鸟的位置和历史上所有鸟儿经过的离食物最近的点的位置，两个位置加权求出一个最优位置，大家
就会向该位置飞行。之后不断交流，不断更新位置，直到到食物即最优解[1]。
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