刘邦入秦行军路线新探

《史记》、《汉书》和《资治通鉴》均有关于刘邦入秦行军路线的记载,但各本所叙多有抵牾,后世学者也各有尊奉。通过对文献中的若干关键问题重新进行梳理和考证,得出的主要结论有：刘邦军先攻咸阳、杠里,次战成武;攻昌邑仅一次,发生于公元前207年;是年四月,刘邦南攻之城为颍阳,而非颍川。同时,也对刘邦不走函谷关道,而选择武关道入定咸阳的原因做了探讨。     

基于突防网格模型的动态航迹规划

首先以地形环境数据为基础,建立了综合地形因素、山峰障碍、攻击威胁等为一体的突防网格模型,然后研究建立了基于动态规划算法的航迹规划系统,使低空飞行器不仅能够回避现有的复杂地形、地貌、障碍和攻击威胁等众多因素,而且能实时接收指控系统的命令,对突然来袭的威胁等作出反应,进而重新规划航迹.经仿真试验验证了该系统能够完成预定的飞行任务,具有很好的实用性.     

基于改进PSO算法的箱式火箭炮机动路线选择

针对陆军机动作战需求和箱式火箭炮的技术战术特点,分析了影响箱式火箭炮实施机动作战的因素,建立了各影响因素数学模型和综合评价值数学模型,利用带权有向图的矩阵改进了PSO算法,给出了改进PSO算法的具体步骤,仿真结果表明利用改进PSO算法较好地解决了箱式火箭炮机动路线选择问题。     

路线规划模型

在对抗的战场环境下,行动路线的制约因素很多,这就为路线规划带来许多困难。本文应用模糊综合评判和启发式搜索相结合的方法建立行动路线规划模型,较好的解决了上述问题。     

动态目标的Field D~*算法及路径的提取计算

FieldD*算法计算的路径消耗较优并较为平滑,但该方法的计算量很大,尤其是在对动态目标的规划时,计算时间无法满足实际要求。针对该缺陷,在对FieldD*计算原理分析的基础上,提出了在目标是动态的情况下,只进行前目标与新目标的路径规划,并对FieldD*计算所得路径消耗只进行局部修改的动态规划算法,该动态算法可以有效减少计算量。将得到的路径消耗值应用到路径的提取算法中,路径提取算法针对路径消耗的不同情况下,提出不同的路径提取方法,并最终得出总体路径消耗最优的路径。在以栅格法建立的数字海图中进行仿真验证,该动态计算和路径提取算法与D*算法相比,计算所得的路径更为平滑,路径的总体消耗也更少,缺点是所需计算时间略长。     

目标选择优化模型及算法

提出了可用于大威力武器火力分配的目标选择优化模型及算法。内容包括：问题的数学描述、问题的等价变换与分解、问题求解的动态规划算法和不同算法的计算次数比较。     

线控灭雷具在流中接近目标的最佳路线及总体设计方案的选择

多数设计者倾向于将动力源置于线控灭雷具上的方案,以减小控制电缆在水中的阻力,提高灭雷具在流中工作能力。由于能源有限,灭雷具每次下潜的工作时间将受到限制。如何在有限的时间内提高灭雷具完成任务的能力,是摆在我们面前的重要课题。本文所要研究的仅是其中之一,即寻求灭雷具接近目标的最佳路线以求所消耗的时间最短,能耗最小,并从这点出发提出对总体设计方案的要求。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法

针对装备维修保障系统中维修分队机动路线规划速度不够及时、算法复杂且所需数据太多和规划路线不够平滑的问题,提出了一种基于改进人工势场法的维修分队机动路线规划方法.该方法通过优化斥力势场函数和基于BUG算法对传统人工势场法进行改进和优化,以解决传统人工势场法存在的目标不可达和局部极小值的问题,更好地实现维修分队机动路线规划...     

舰艇防空反导自适应干扰HDP算法分析与仿真

为干扰来袭的多波次、多方向反舰导弹,提高舰艇防空反导能力,分析了自适应干扰HDP算法模型,并通过实例进行仿真。通过对结果进行分析,验证了启发式动态规划(HDP)算法在自适应电子干扰策略最优组合的生成过程中的时效性、预测精度以及适用性,为该算法的后续研究提供支持。     

基于改进A星算法对自动导引小车路径规划研究

路径规划是自动导引小车应用的关键环节和研究热点,为了适应更加复杂多变的环境,提出了一种改进A星算法的自动导引小车动态路径规划算法。针对地图建模繁琐复杂的问题,在A星算法基础上增加了自动识别地图功能,极大减轻了地图建模难度;针对运算速度与精度受地图类型及大小影响较大的问题,增加了固化栅格数的方法,使算法在不影响精确度的前提下,极大地提高了算法运算速度;针对A星算法本身会出现多余拐点的问题,提出了拉直消除多余拐点的方法;为了提高路径的平滑程度,引入3次样条插值函数和膨胀函数的平滑处理算法,使路径更加平滑;针对A星算法无法处理动态规划问题,结合了D星算法搜索路径模式,使算法可以实时规划路径以避免碰撞动态障碍物。针对上述改进,利用MATLAB GUI开发工具开发出自动导引小车路径规划仿真平台,并通过对比分析,验证了算法的有效性与优越性,可应用于较复杂环境的自动导引小车动态路径规划问题。     

随队支援干扰目标选择辅助决策方法

随队支援干扰是现代空袭作战中重要的电子对抗手段,随队飞行过程中对干扰目标的选择是随队支援干扰飞机作战运用研究的重点和难点问题,详细分析了随队支援干扰飞机的作战阶段划分及主要作战行动,针对雷达网的探测距离和综合发现概率指标,建立了随队支援干扰下的计算模型,并主要尽可能地降低雷达网的综合发现概率,提出了基于动态规划的干扰目标选择辅助决策模型。最后,以某种作战背景为基础,进行了作战过程仿真和辅助决策结果分析,验证了该方法的可行性和有效性,该方法求得的结论也支持随队支援干扰飞机其他方面的作战运用研究。     

基于神经网络动态规划的导弹防御和截击机分配

这篇文章的目的是说明一种解决导弹防御问题的方法,它包括在一系列交战中防御资源的连续分配问题。该问题是一个动态规划/马尔科夫决策问题,由于它包含大量的状态和复杂的模型结构,通过精确的方法计算是非常困难的。本文利用动态神经网络规划(NDP)结构,通过用神经网络结构训练模拟数据,得到近似cost-to-go函数。最后给出了通过不同训练方法得到的结果,并通过比较选出了最优。     

智能航迹规划算法研究现状与展望

航迹规划是飞行器自主导航部分的核心技术,应用领域广泛,具有广阔的发展前景和研究价值.从传统规划算法和智能优化算法两方面对航迹规划算法进行综述,重点阐述了智能优化航迹规划算法,最后,对智能航迹规划算法的未来发展趋势进行了展望.     

舰艇编队防空最优火力分配问题的蚁群算法

为了对多目标进行合理的防空武器分配,首先分析了各种解决此问题算法的优缺点.然后以“编队不被目标突防的概率最大”为准则,结合蚁群算法的思想,建立了基于蚁群算法的火力分配问题求解模型,给出了算法的求解步骤和参数确定原则.最后通过实例进行仿真验证,并与多维动态规划方法做了比较,结果表明,基于蚁群算法思想的火力分配方法是有效的,特别是问题规模较大时更显示出其较快的收敛速度和较高的精度,较好地满足了舰艇指挥员在海上对空防御作战中火力分配的需求.     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

武警部队开进路线问题的蚂蚁算法研究

部队开进路线问题是类似于TSP的NP问题。本文将蚂蚁算法应用于部队开进路线问题中,在综合考量每条路径的通行条件、隐蔽性、迂回道路数量基础上,通过层次分析法求出每条路径的权值,进而运用蚂蚁算法原理对问题设计算法。算法用Delphi实现,通过对实际部队开进路线问题的测试,得到较好结果。相对于传统的经验选择路径方法,此方法更少依赖选择主体的主观性,从而更具客观性与可重复性。     

基于动态规划算法的多无人机多目标协同侦察路径规划

研究了在规定的时间范围内,在满足侦察频次及时间间隔等约束条件下,多种类型的无人机协同完成对多种类型目标的侦察任务的路径规划问题。采用动态规划思想,将该问题转化为寻找满足约束条件的、能够覆盖最大数量目标的、个数最少的哈密顿回路问题,建立了动态规划算法的数学模型。在算法的执行过程中,设置了多个可调节的参数以及多种回退条件,使算法具有了类似于智能算法的较强的灵活性,且不易出现智能算法无解或陷入局部最优解的状况,提高了求解的效率与精度,并且通过模拟实例验证了该算法的有效性。     

广义 Hanoi 塔问题及其最佳求解算法研究

本文通过研究广义Ｈａｎｏｉ塔问题,揭示了其求解过程中圆盘移动的最佳次序,提出了相应的最佳求解算法;并通过分析其算法的复杂度,给出了ｎ阶广义Ｈａｎｏｉ塔问题的最佳通解。