系统工程与电子技术

作者：吴芳, 高青伟, 吴铭, 安舒

单位：海军航空大学，山东 烟台 264001

关键词：浮标布阵,遗传算法,神经网络,搜潜概率

基金：国家自然科学基金（52101383）资助课题

传统的声纳浮标折线拦截阵存在搜索概率低、搜索效能低的问题，基于此，使用遗传算法（genetic algorithm，GA）优化的反向传播（back propagation，BP）神经网络对传统的浮标折线拦截阵进行优化。针对BP神经网络的固有问题进行改进：一是用动态调整的学习率来解决固定学习率的问题，并对其损失函数进行改进；二是使用GA优化BP神经网络，解决BP神经网络初始权重和阈值随机的问题。将所提方法与传统GA优化浮标折线阵及传统浮标折线阵方法进行对比。仿真结果表明，所提方法不但提高了搜索概率，同时规划的浮标折线拦截布阵时间大大缩减，即基于GA-BP的浮标折线拦截阵布阵规划方法可有效提高搜潜效能。

来源：2025年第12期

《系统工程与电子技术》期刊编辑部

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