基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果。     

求解大规模TSP问题的带导向信息素蚁群算法

蚁群算法已在各种优化问题中取得成功应用,但在求解大规模TSP问题时存在时间、空间复杂性大,搜索过程导向性不强易陷入局部最优和局部搜索策略效果不佳等缺点。针对以上问题,提出了一种具有导向信息素的蚁群算法(Ant Colony Algorithm With Oriented Pheromones,OPACA),利用问题本身的聚类特性简化问题规模后求解全局最优路径,后利用全局最优路径初始化导向信息素,并引入启发式的局部搜索策略求解原问题。仿真实验表明,改进算法的搜索全局最优能力与稳定性显著增强,相比同类算法有更佳的准确率及收敛速度。     

基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

阵列方向图综合中PSO算法粒子越界处理研究

针对PSO算法中粒子越界处理的常规方法使得粒子容易陷入局部最优解,优化速度和收敛精度大大降低的问题,提出了一种无需越界检测,无需粒子位置调整的归一化方法。均匀线阵扇形、低副瓣、带零陷低副瓣方向图综合实例表明:新方法在保证粒子不越界的基础上,不破坏粒子的飞行轨迹,能够有效提高PSO算法的优化精度和收敛速度,极大地提高了PSO算法性能。     

基于排挤机制改进的多目标进化算法

进化算法是求解多目标优化问题(MOP)重要而有效的方法。为加快收敛速度,提高收敛精度,在已有算法(NSGA-Ⅱ)的基础上,引进小生境思想,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

基于改进NSGA-III算法的动态武器协同火力分配方法

针对防御场景下的动态武器协同火力分配问题,将其转化为多目标约束组合优化问题,在考虑资源约束、可行性约束的前提下,以我方损失最小、消耗资源最小为原则,对敌方目标造成最大的伤害.基于此,在NSGA-III算法的基础上提出基于A-NSGA-GKM算法的动态武器协同火力分配方法,通过遗传K均值聚类算法对初始参考点进行自动分组聚类,用聚类中心代替原参考点,引入基于惩罚的边界相交聚合函数代替原垂直距离,进一步提升原始算法的收敛性能,引入自适应机制保证优秀的解结构.最后,通过实验仿真表明所提优化算法具有较高的收敛性,该方法能够有效地解决动态武器协同火力分配优化问题.     

基于量子免疫遗传算法的火力分配优化问题

针对传统方法在解决火力分配优化问题时存在迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,将免疫遗传算法中的免疫克隆、免疫记忆、免疫平衡机制引入到量子遗传算法中,利用求解问题的先验知识和局部最优解信息来改善和优化量子遗传算法的性能,提高了算法的收敛精度、收敛速度和稳定性。在分析问题背景和算法实现过程的基础上,通过实例仿真,模拟了不同容量的抗体记忆库对算法性能的影响,对比了普通遗传算法、量子遗传算法、免疫遗传算法以及文中所提及的量子免疫遗传算法在解决火力分配优化问题上的不同优化效果,结果表明:该方法在解决火力分配问题时,可以有效克服早熟现象,具有收敛速度较快、稳定性较好的特性。     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。     

基于加速鱼群算法的锂离子电池剩余寿命预测

针对极端学习机(ELM)方法在预测建模过程中因参数随机生成导致的结果不确定性,提出了一种加速鱼群算法(AAFSA)优化极端学习机的锂离子电池剩余寿命预测方法.针对基本人工鱼群算法(AFSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优解,通过自适应确定感知距离和移动步长加快收敛速度,并在随机移动时增加混沌扰动提高种群多样性改善AF...     

油罐火灾泡沫灭火剂用量实战系数研究

通过统计我国典型油罐火灾案例,计算出实际火场的泡沫灭火剂实战系数,提出了油罐火灾泡沫灭火剂实际用量的3个影响因素:泡沫飞散罐外因素、着火油罐内部影响因素、气候影响因素。采用层次分析法建立了泡沫灭火剂用量评价数学模型,再将数学模型计算得到的结果与统计得到的实战系数进行对比,分析误差,有助于消防部队在火灾现场更加科学、合理地调用泡沫灭火剂。     

谈MIS系统的体系结构

体系结构是计算机系统及其组件的物理构造或设计方案 ,文章探讨了 3种典型的体系结构在MIS系统中的应用。     

一种内支架结构对通海阀噪声的影响

在分析某通海阀噪声产生机理的基础上,给出了一种在阀体上镶嵌内支架的降噪措施,并基于CFD原理对该阀内流道进行了仿真计算,获得了阀内流体的压力场、速度场和湍动能场,然后对比了不同安装角度的内支架方案及原阀的流场特点.结果表明:采用安装角度为{105°,150°,105°}的内支架结构能够有效地提高阀内流道的最低压力、减小速度梯度、降低湍动能,从而更有利于防止汽蚀和降低涡流噪声与湍流脉动噪声.     

拖曳声纳鱼雷的航行动力学模型等价性研究

给出了拖曳声纳鱼雷的动力学仿真与控制算法,采用计算效率较高的离散和递推的方法,算法以f1=fn=0为边界条件进行校核,当该条件满足时,就得到了系统的真实运动.加速度修正方法及搜索方向由优化方法给出,在此动力学模型的基础上,也可以获得封闭的解析式方程,只不过系统方程随n的增加会相当复杂.同时给出了基于Gauss原理的方法,并证明了它们之间的等价性.     

公安高校教学质量监控体系的构建

公安高校教学质量监控体系的构建,必须坚持科学的思路和原则,构建监控目标系统、监控组织系统、监控内容系统、监控方法系统、监控制度系统和监控信息系统,并保证整个体系的良性运行。     

高层建筑基础和地下洞室相互作用的数值分析

在城市中心地段修建高层建筑既要考虑地下空间的合理利用,也要考虑和已有地下洞室的相互作用影响.针对重庆某新建高层建筑基础对毗邻的轻轨Ⅱ号线隧洞的相互作用影响,利用有限元数值模拟,探讨了在已有地下洞室附近新建高层建筑的相互作用问题,分析了基坑边坡开挖过程、建筑桩基础荷载的施加和已有隧洞这三者的相互影响,得出一些对实际工程技术处理有益的结论,为地下空间的综合利用,尤其是为类似工程处理提供参考.     

射面交叉分析及武器控制方法研究

通过对影响多武器同时射击安全的重要因素——射面交叉的研究,分析了产生射面交叉的原因,建立了射面交叉的判断模型,研究了控制武器的方法,建立了禁止射击信号的产生模型。研究结果对舰艇的总体设计、武器控制以及作战使用有一定的指导意义。     

解放战争战略考

战略,就是"筹划和指导战争全局的方略"(《中国人民解放军军语》,66页,北京,军事科学出版社,1997).战争中,凡属带有照顾各方面和各阶段的问题,都是有关战争全局的问题,即战略问题.在众多的战争指导规律中,战略问题属于高层次的部分,对战争的发展起着关键性的作用.毛泽东主席在《中国革命战争的战略问题》一文中指出:"战争的胜败的主要和首先的问题,是对于全局和各阶段的关照得好或关照得不好.如果全局和各阶段的关照有了重要的缺点或错误,那个战争是一定要失败的."(《毛泽东选集》第1卷,175页,北京,人民出版社,1991)     

加强军队政治工作信息安全保障体系建设

政治工作信息安全保障体系是发挥政治工作直接作战功能、打赢信息化战争的重要保证。增强政治工作信息系统的防护能力,要建立政治工作信息安全技术保障体系、行政管理体系、法规制度体系和人才培养体系。     

COFF 文件装载机制的研究

结合通用的ＣＯＦＦ目标文件格式,研究了系统加速板执行文件的加载及运行控制机制,阐述了加载ＣＯＦＦ文件的思路和实现方法。文中还设计了能有效提高系统效率的文件预装载机制,讨论了这一机制的原理和具体实现。