人工免疫算法在火力分配上的应用

人工免疫算法是新兴的智能计算方法,已被用于解决网络安全、模式识别、函数优化、遗传算法等领域的问题.为解决传统火力分配模型不易求解的问题,将人工免疫算法引入其中.简要分析了火力分配问题的数学模型,采用类比的方法构造了相应的人工免疫算法,比较了人工免疫算法和遗传算法的异同,并用人工免疫算法求解了该问题.结果表明该方法计算速度快、精度高,为解决火力分配问题提供了参考.     

基于改进人工免疫算法的火力分配

随着现代武器杀伤力的极大提高,任何来袭目标的突防都可能造成极大的破坏,这对传统的火力分配提出了挑战。提出一种新的火力集中原则,在满足对来袭目标一定杀伤的前提下,适当转移火力,实现火力总的集中,据此建立了火力分配优化模型。通过改进人工免疫算法的抗体群,提高模型的求解速度,缩短方案的寻优时间。通过实例进行仿真,结果表明,基于改进人工免疫算法能较快速实现火力分配,算法具有一定的可行性。     

遗传算法及其在导弹火力分配上的应用

遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像识别、机器学习、人工神经网络、人工生命、优化调度等许多领域。通过对一种遗传算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先设计和实现了一种遗传算法;然后描述了导弹火力分配优化问题,建立了其数学模型;最后运用遗传算法求解了该问题。     

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.     

遗传算法在导弹火力分配中的应用

遗传算法(genetic algorithms)是一种借鉴生物界和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已经得到广泛研究和应用.详细介绍了一种遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明遗传算法更能有效快速地找到最优火力分配方案.     

武器-目标分配(WTA)问题研究进展

对武器-目标分配(WTA)问题的研究现状与进展进行了总结与述评.介绍了WTA问题的概念、基本模型、数学性质以及WTA问题研究的基本内容.目前WTA问题的研究内容主要集中在模型研究与算法研究两个方面.模型研究以静态模型的研究为主,但动态模型的研究还不够深入;算法研究则主要采用智能算法对WTA问题进行求解.目前基本上已经解决了小规模的静态WTA问题,但尚未有效解决大规模的动态WTA问题.     

用于军事通信网络规划分析的免疫系统多目标优化算法

军事通信网络规划分析是一项十分复杂的工作,实际中需要考虑多种约束条件对各种规划方案进行科学甄别。文章将该问题转化为多目标问题进行研究,并借鉴免疫系统机理,提出一种用于军事通信网络规划分析的免疫系统多目标优化算法。算法结合基于免疫系统的多样性保持策略,保持解的多样性。实验表明,文章提出的算法所得结果的支配能力和空间分布效果优于经典的多目标进化算法。     

联合火力打击火力分配方案优化方法研究

联合火力打击火力分配方案的优化问题,是当前国内外亟待研究的重大课题。从思维机制出发,以多时段计划思想为基础,在综合考虑了时段、作战损耗、天气情况、防御情况以及电子对抗等众多因素的基础上,利用线性规划方法给出了一种较为有效的联合火力打击火力分配方案的优化方法,并探讨了有关的数据筛选问题。     

某型弹炮结合系统火力分配

在我军某防空部队创建某型导弹和高炮一体化武器系统过程中,对武器系统如何进行目标火力分配研究后,建立的分配模型.主要解决当多批次目标来临时,何时用导弹拦截,何时用高炮射击;用导弹拦截时,用哪一个火力单元中的导弹拦截;用高炮射击时,用哪一个火力单元中的高炮射击.事实证明,该复合型弹炮结合系统大大提高了武器系统火力分配效率,对我军旧装备进行信息化改造具有深远意义.     

基于多Agent的编队导弹攻击火力分配的优化研究

目前解决火力分配优化问题的更多的是运用静态的数学模型,忽略了作战是一个激烈对抗的过程.为了更全面地研究编队导弹攻击分配的优化问题,提出了一种基于多Agent的编队导弹攻击火力分配仿真优化研究的方法.首先建立了舰艇Agent的模型,研究了Agent的演化模型,建立了基于Agent的火力分配的优化模型.通过Agent自身的演化,从而达到整个编队导弹攻击的火力分配决策的优化目的.最后给出了仿真试验,对仿真结果数据的分析,验证了方法的可行性.     

被动免疫算法在模拟电路故障诊断中的应用研究

基于生物免疫系统的信息处理机理,介绍了被动免疫算法的实现过程,并将其应用到某装备电路板的故障诊断之中。该算法具有边检测边学习的动态调整功能,仿真和实验实例表明,该算法适合于电路板的故障诊断,有较高的故障诊断率。     

基于VD-AiNet聚类算法的空袭目标类型识别

针对防空反导作战中空袭目标类型识别问题,在分析空袭目标的主要类型、识别指标及其识别原则的基础上,将人工免疫算法中矢量距人工免疫网络聚类算法应用于抗体样本训练模块,并建立了抗体训练和目标识别的并行决策模型.最后进行了算例验证,结果表明了算法和模型的可行性和有效性.     

一种人工免疫系统改进算法的仿真研究

针对人工免疫系统在处理多维向量分类时存在的初始抗体数量“爆炸”问题,对人工免疫系统的反向选择算法进行改进,研究了初始抗体的生成机理,并在初始抗体的生成条件中加入新的约束,降低了人工免疫系统所需的初始抗体数量,解决了多维向量的分类问题,在实际应用中有着很强的推广应用价值。     

行为科学视角下人机信任的影响因素初探

发展值得人类用户信任的人工智能系统是影响人机合作发展的核心问题之一。目前,人机合作中信任的研究主要来自于计算机领域,侧重于研究如何构建、实现和优化人工智能系统面对特定任务的计算能力与处理能力。针对"什么因素影响了人对人工智能系统的信任,如何准确测量人对人工智能系统的信任"等问题的研究仍处于起步阶段,尚缺乏人类用户参与的实证研究或实验研究中缺乏严谨的行为科学实验方法。本文回顾了行为科学领域中对人际信任的研究方法,在人机合作框架下,探讨了人与人工智能系统之间的信任关系,梳理了人类个体对人工智能系统信任态度的影响因素。希冀该研究成果能够为构建人机合作中的信任度计算模型提供一定理论依据。     

无线电引信定向探测优化研究

提出了用人工免疫算法优化RBF网络隐含层的性能参数,以及用最小二乘法确定RBF网络的线性输出层的权值,建立了基于人工免疫算法的两级RBF网络混合训练学习的算法机制。针对无线电引信定向探测方面存在的问题,用所建立的两级RBF网络混合训练学习机制对引信的定向探测进行了优化研究,最后计算机的仿真结果给出了该方法在目标方位识别方面的优越性。     

一种新型军用电源智能充电机控制算法

军用电源充电机是一个多参数、时变的非线性系统,传统的PID控制算法难以在线调节达到优化充电曲线的目的。针对该问题,提出了一种基于模糊和免疫机理的自适应PID控制算法。该算法通过模糊免疫反馈机理对PID控制的比例系数进行实时调整,采用模糊自适应控制器对PID控制的微分、积分时间常数进行在线整定。仿真结果表明,该算法具有响应时间短、超调量小,鲁棒性强等特点,极大地改善了系统的适应能力,达到了优化充电曲线的目的。     

一种基于生物免疫原理的入侵检测新模型

入侵检测系统可以从生物免疫系统的很多特点中得到启发,文中利用生物免疫原理设计了一个新的入侵检测框架模型,该框架在传统信息传输网基础上构建了免疫淋巴网,用来监控和管理传统传输网的行为。模型中还应用了阴性选择、克隆选择等免疫算法,使得该模型对于入侵检测问题有较好的敌我识别功能。     

数据基故障诊断算法更新问题研究

机内测试被广泛应用于故障诊断、装备健康管理与预测等领域。针对机内测试设备在设计和升级时遇到的分类器更新、样本数量不平衡、硬件条件限制问题,提出初步解决方案。利用基于密度的聚类和人工免疫方法处理原始数据;提出基于代表样本点的混合学习方法;利用支持向量机和仿真案例验证所提方法。结果表明所提方法能够解决上述问题,有助于基于数据的机内测试设备设计与升级。     

导弹自动驾驶仪的模糊自整定免疫PID控制

提出了一种模糊自整定免疫PID控制器的设计方案.该控制器将免疫反馈机理与传统的模糊PID控制有机地结合起来,实现了对控制系统的参数自整定.给出了某战术导弹自动驾驶仪的传递函数和仿真试验设计.仿真结果表明,这种模糊自整定免疫PID控制效果明显优于传统的模糊PID控制方式,具有较强的抗干扰能力,特别对变参数系统具有较强的鲁棒性.     

人工免疫系统的战场异态电磁信号检测模型

分析了复杂电磁信号环境下电磁信号监测的现实需求,抽象出"异态电磁信号"的概念。结合人工免疫系统建立起基于人工免疫系统的适用于复杂电磁环境下异态电磁信号检测模型,初步的信号检测实验表明该模型在信号检测准确性、检测时间等方面具有一定优势。