混合蚁群遗传算法的树枝型铁路取送车问题优化

针对树枝型部队后勤货运铁路专用线的特点,建立了树枝型专用线取送车模型,提出了一种混合蚁群遗传算法,对取送车作业进行优化。该算法融合了蚁群算法和遗传算法的特点,对蚁群算法进行改进,提高了蚁群算法的收敛速度。同时在遗传算法的交叉操作前,参考蚁群算法产生的种群,提高了遗传算法的求解精度。实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题。     

战时交通运输路径优化研究

以战时交通运输路径优化问题为研究对象,分析问题特点,考虑多式联运,以运输时间代价、运输费用代价、路段和运输节点的危险性代价为优化目标,建立起广义运输代价最小的运输路径优化模型,并设计了蚁群算法来求解问题模型。给出的算例表明,文中模型符合战时交通运输的特点和实际需要,可为确定战时运输路径提供决策支持,而采用的蚁群算法是求解该问题的一种有效方法。     

自适应蚁群算法的多机协同空战目标分配方法

对目标超视距空战将是今后空战的主要形式和发展趋势,多机协同多目标攻击中的关键问题是空战决策.首先建立了空战态势评估方法,结合蚁群算法思想,提出了一种新型的目标分配算法模型,并进行了算法实验.实验结果表明基于自适应蚁群算法解决多机协同空战的目标分配问题是有效的,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.     

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...     

基于Hopfield神经网络算法的雷达干扰资源分配

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,基于干扰效益最大准则建立了雷达干扰资源优化分配模型。提出了基于Hopfield神经网络算法的干扰资源优化分配方法,利用该方法能够在可行的解空间中找出满足能量函数和约束条件的全局最优分配方案。并与干扰资源蚁群优化分配算法进行了比较,理论推导与仿真实验表明该方法的可行性与有效性,且比蚁群分配算法具有更快的收敛速度和更好的健壮性。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰，提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容，并以干扰度最低为目标函数，使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数，作为粒子群位置和速度参数进行初始化，将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素，利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

双层智能优化算法求解时变网络最短路径问题

边成本为一般函数的时变网络最短路径问题(TDSP),已被证明不存在多项式时间算法。同时智能优化算法被广泛地用于求解该类问题,但多数没有考虑节点的可等待约束。提出了求解TDSP问题的双层智能优化算法,内层遗传算法优化每条可行路径的各节点离开时间,外层蚁群算法优化构建的路径,最终搜索到从起始点到终点的最短时间路径。实验结果表明:双层智能优化算法能快速寻优,并且收敛速度和最优路径较同类算法更优秀。     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题，采用栅格化方法建立海洋环境模型，为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标，提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法，利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径，算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失，但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题，是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

面向多星观测调度的分层迭代算法

提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。     

熵权灰色关联分析法的坦克夜间射击目标选择

针对夜间战场上坦克目标威胁评估问题,结合多目标决策问题,将熵权和灰色关联分析法相结合,提出一种基于熵权灰色关联分析的坦克夜间射击目标选择模型,并详细给出了该算法的思想、算法.该方法克服了传统评估算法中主观赋值的缺陷,最后利用实例证明了该方法的有效性.     

稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

基于树分解/合并策略的QoS多播路由方法

针对多约束QoS多播路由的NP-Complete特性,提出一种可控的多播树分解与合并策略,使多播树的生成在兼顾低费用的同时具有多样性,有效克服多播路由优化的局部极值问题。基于该策略设计蚁群算法,分解蚂蚁种群为与多播目标点相对应的蚂蚁子群,引入基于“死点”惩罚和多播树奖惩的信息素更新机制,提高了算法的收敛速度。仿真实验表明,该方法能有效地解决QoS多播路由问题,且随着网络规模的增大保持了良好的性能。     

火炮射表数据处理数学模型

本文在分析总结国内外火炮射表数据处理方法的基础上,提出了广义最小二乘逼近准则和建立在这一准则基础上的广义多项式射表逼近模型。文中详细推导了广义二乘逼近公式系、广义正规方程组系数阵、常数阵的计算方法、广义正规方程组的解法及有关问题的扩展等,所有问题均给出了严格的数学描述。理论分析和计算结果表明,本文提出的模型速度快、精度高、适应面广,是一种先进的射表数据处理方法。