防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径。对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真。同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题。     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。     

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。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

基于蚂蚁聚类算法的炮兵阵地选取方法

在对炮兵作战地域进行地形分析的基础上,提出运用蚂蚁聚类算法选取炮兵阵地的方法。针对炮兵阵地配置的特殊要求,将模糊数学中的隶属度概念引入到炮兵阵地聚类算法之中。最后通过实验分析了此方法的优缺点,对炮兵指挥决策有一定的参考价值。     

遗传蚂蚁算法(GAAA)在数字电路智能测试中的应用

随着VLSI设计规模的日益增大,对于电路的测试生成(Automatic Test Pattern Generation.ATPG)也有了新的要求。提出了一种基于遗传算法和蚂蚁算法融合的数字电路智能测试生成算法,克服了传统算法计算量大、需对电路逻辑有较深刻认识的缺陷,而且也避免了以往的遗传算法和蚂蚁算法容易陷入局部最优的不足。研究表明这种算法效果较同类其他算法好,而且在大规模电路中尤能显示其特点。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

基于常青藤算法的移动自组网QoS路由协议

针对移动自组网QoS路由中的路由开销大、易陷入局部最优解问题,提出一种基于常青藤算法的移动自组网QoS路由协议（IVY-QRA）。该协议引入多约束QoS指标和优化目标函数,利用目标函数修改常青藤算法的位置更新规则,使常青藤朝着目标函数更大的方向生长。IVY-QRA在更新位置时,同时更新爬升位置和扩张位置,在路径选择时,综合考虑这两个位置,同时避开接收信号功率低、拥塞的节点,使算法更快收敛在性能良好、稳定的路径上。与现有的QoS路由算法AntHocNet和FQTM进行仿真对比,仿真结果表明,该协议在分组到达率、端到端时延和网络吞吐量方面均优于其他路由算法。     

分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。     

改进蚁群算法在DSR路由协议中的应用

针对移动Ad hoc网络节点移动频繁和单路径DSR路由协议不能均衡负载、网络健壮性低以及蚁群算法存在局部查询最优的问题,提出一种改进的蚁群算法,并把改进的蚁群算法应用到单路径路由协议DSR,设计出基于蚁群算法的多路径路由协议IDSR,通过仿真实验,从影响Ad hoc网络路由协议性能优劣的3个主要指标来比较IDSR、DSR路由协议和SMR路由协议的性能,实验结果表明,虽然改进协议IDSR路由开销比DSR、SMR稍有增加,但分组的投递率和平均端到端延时性能都有明显提高。     

WSNs中基于鸡群优化算法选择簇头的簇路由

能量是无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的重要资源。有效地利用节点能量可延长网络寿命。簇技术是提高资源分配、缓解网络能耗的有效策略。提出基于鸡群优化算法选择簇头的簇路由(Chicken Swarm Optimization-based Cluster Head Selecting Clustering Routing,CSO-CHS)。CSO-CHS路由先从能量角度构建目标函数,再利用鸡群优化算法产生最优鸡群,进而形成最优的簇。通过最优的簇,平衡节点间能耗,进而实现延长网络寿命的目的。仿真结果表明,相比于同类算法,CSO-CHS路由缓解了节点能耗速度,延长了网络寿命。     

国防科技工业向西布局与“蚂蚁式”项目孵化

物联网、云计算、生成式人工智能等新技术的发展,使得科技工业创新迭代越来越快、升级周期越来越短。2023年中国（新疆）自由贸易区的创立,拉开了向西开发,进一步全面深化改革,推进中国式现代化实践的西部序曲。国防科技工业向西布局与“蚂蚁式”民营科技纳入国防科技工业项目库孵化、推动技术平台研发协同成为军民融合领域新趋势。     

WOBAN中最短路径Dijkstra路由算法

光纤无线宽带混合接入网(WOBAN)是一种新型的具有前景的混合接入网,通过改进其无线端网络的路由算法能够有效克服WOBAN的瓶颈限制。最小跳路由算法(MHRA)和最小时延路由算法(MDRA)是将Dijkstra算法应用在WOBAN前端无线Mesh网(WMN)中的新型路由算法,低负载情况下两算法性能相近,高负载情况下MDRA具有更好的网络性能。通过仿真比较,高负载情况下MDRA的时延和TDR性能明显优于MHRA。     

基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。     

星上路由查找设计与算法实现

针对星上路由器的路由查找功能展开研究。通过分析比较多种路由查找算法,利用软硬件协同设计的思想,给出了星上路由查找的设计与适合硬件查找的Trie树实现。给出了算法实现程序,通过实例分析了算法的优点。结果表明设计可以满足宽带卫星通信系统业务的需求。     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

航空装备预防性维修工作确定与优化

现代维修理论制定预防性维修工作的方法是以可靠性为中心的维修分析(RCMA),为进一步完善预防性维修工作,提出基于使用维修和故障信息基础上的新的分析方法,分析了航空装备维修工程的特点,建立维修-故障作用力模型,结合主成分分析法,得出顶防故障的主要维修工作.通过计算预防性维修工作的功能,优先执行功能最大的预防性维修工作.设计了一种新的预防性维修工作优化算法,为合理、适时安排不同的预防性维修工作提供依据.     

一种武器系统经济性智能优化论证设计方法

针对武器系统经济性优化论证设计问题以及传统方法的不足,提出了一种智能优化论证设计方法.该方法将系统论证设计过程分为系统辨识模型的建立和系统优化控制2个阶段,采用粒子群( particle swarmoptimization,PSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)建立系统辨识模型,进而优化调控各项战术技术指标,确定出具有最佳经济性的武器系统指标方案.理论和实际用例分析表明:所建立的辨识模型对战、技术指标与费用之间的关系具有很强的描述能力,而且采用PSO算法能够很便捷地得到优化的性能参数,最终达到有效优化设计指标、提高经费使用效益的目的.