基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。     

采用多岛遗传算法的某型狙击榴弹发射器参数优化

为进一步减小某型狙击榴弹发射器的后坐力,提高人机工效,对其参数优化开展了研究;以武器后坐力极值最小为目标,分析了模型各参数的灵敏度,确定了设计变量,以武器总质量不增大为约束条件建立了优化模型;应用Isight平台集成Adams软件的方式,采用多岛遗传算法对该武器的相关参数进行了优化计算,对所得到的最优解进行了仿真分析;结果表明:优化后其后坐力极值降低了18.6豫,武器质量减小了51.3 g,其导轨的振动次数有所减少;优化方案有效提高了该武器人机工效和系统平稳性。     

基于多种群遗传算法的远程作战体系加油路径优化

为解决加油机在远程作战体系中的高效使用与经济性问题,推导了远程作战体系中加油机和歼击机的油耗方程模型,建立以耗油量最少为目标的空中加油路径优化模型。该模型基于一定的作战任务构想,利用多种群遗传算法进行了求解,从求解结果来看,该算法可以快速搜索到能够在所有满足作战任务要求的任务路径中寻找到最小消耗的位置坐标,以获得最大的作战效能,从而达到优化远程作战体系中的作战和训练中加油机使用问题。     

基于遗传算法的自动驾驶仪参数多目标优化研究

以经典两回路过载自动驾驶仪作为研究对象,将设计参数解析解作为初值,以系统的相对稳定性作为约束条件,以系统响应的过渡过程作为优化目标,建立了排除初值干扰的驾驶仪参数多目标优化模型,结合遗传算法进行了典型状态的驾驶仪参数优化.仿真结果表明,所采用的多目标优化模型及算法能够在保持系统稳定裕度的同时,改善驾驶仪动态特性,同时大...     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶柴油机转速PID控制器参数优化

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用改进非支配解排序的多目标遗传算法(NSGA Ⅱ)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.给出了某型护卫舰主机转速PID控制的数值算例.计算结果表明,该联合方法通用性好,所设计的PID性能优异,适合工程实际应用.