新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型,有着广泛的实际应用,但其求解至今仍是运筹学的一个难点.针对一般约束多目标优化问题,在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上,提出一种新型多目标遗传算法.将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题,验证了算法的有效性.     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

基因遗传算法在三维数据场造型中的应用

将基因遗传算法应用于三维数据场的造型研究之中,提出了遗传三角剖分算法.针对三维三角剖分的特殊性,提出了虚拟交叉算子和三角变异算子,能够确保在遗传进化过程中,解群中的每一个串始终代表一个合法的三角剖分.     

模糊合成算子在军队指挥效能评估中的应用

随着指挥自动化系统在军事上的广泛应用,在各种效能评估分析中基于模糊综合评判方法也成为一种非常重要的方法.但在实际应用时,很多情况都随机选取模糊合成算子,忽视了模糊合成算子对评估效果影响.结合模糊综合评判在军队指挥效能评估中的应用实例,分析了模糊合成算子对评判结果的影响,并确定了乘与有界算子M(·,(⊙))为适合评估指挥效能的优化算子.     

Otsu算法在Canny算子中的应用

Canny算子应用于细胞图像分割,只要选择适当的参数就可以取得好的分割效果。在分析细胞图像直方图后,利用类间方差最大化阈值分割算法(Otsu)可以实现Canny算子中门限值的自适应选择。试验结果表明,Otsu算法应用于Canny算子中的门限选择,改善了算法在细胞图像中的分割效果,提高了算法的自适应性能。     

基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划

针对以往求解路径规划问题中以路径最短为目标的局限性以及随机选取初始路径的缺陷,引入合适的目标函数和遗传算子,提出了一种基于遗传算法的多目标虚拟装配路径规划方法,利用大范围初始化的方式产生具有代表性的初始群体,设计了具有启发作用、适合路径规划的遗传算子,能够同时得到不同特点的多条路径,优化了装配路径.     

改进的遗传算法在图像边缘提取中的应用

提出了一种改进的遗传算法,采取了确定性采样选择算子对选择算子进行了改进;明确了非等概率融合单阈值单点交叉算子,对交叉算子进行了改进;同时还提出了一种新的变异算子,它依据一种新的判断群体"集中"与否的准则,根据群体的进化程度自适应地调整变异概率pm的值。将改进的遗传算法用于图像的边缘提取问题中,试验结果表明,与穷尽法和普通遗传算法相比,提出的算法在保证有效地提取出边缘的基础上,节省了运算时间。     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

引入优化算子的无人机遗传航路规划算法研究

在大范围真实地形环境中规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机(UAV)的武器系统性能有重要意义。在基于直接航路编码的遗传算法中引入优化操作算子,将复杂约束合理地应用于遗传进化过程,可以较好地克服一般遗传操作的不足。采用均匀设计的试验方法确定较优的控制参数,并通过算例验证了算法的有效性。     

遗传算法及其应用

简述了遗传算法的其本原理和特点,并将其应用于声纳目标特征的选择。实验结果表明了遗传算法在模式特征优化和选择中的优势。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

基于云模型空空导弹攻击区的拟合方法

利用云模型随机性和稳定性的特点,由Y条件云发生器生成交叉算子,基本云发生器产生变异算子,对传统遗传算法进行优化,提出一种基于云模型的遗传算法空空导弹可攻击区拟合的新方法。通过对某型空空导弹攻击区的拟合计算表明,该方法提高了攻击区的拟合精度,降低了拟合多项式系数的数量,减少了占用的计算机内存空间,拟合结果具有较好工程应用前景。     

基于SEA评估算子的军事通信网络效能仿真评估方法

针对作战人员对军事通信网络效能动态需求,建立基于仿真数据和用户需求的军事通信网络SEA模型;给出SEA方法在算子集成运行环境(OASIS)中的算子化设计和实现过程;通过使用SEA评估算子评估舰艇编队通信网络效能,证明应用SEA方法动态评估军事通信网络效能适用性和算子化SEA方法有效性,有利于SEA方法向通用化和规范化发展.     

并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究

针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。     

基于先锋遗传算法的武器系统目标分配问题优化研究

对先锋遗传算法应用于武器系统目标分配问题的优化进行了研究,通过对算法和算子的适应性改进,使算法的求解速度和质量得到了明显改善,达到了优化的目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性。     

多机协同空战目标分配算法研究

多机协同作战已成为现代空战的主要形式,对其进行研究的重要性业日趋明显.通过对多机协同空战中目标分配的分析,建立了目标优化分配的数学模型,而后用标准遗传算法来求解该问题,最后通过应用"优势"基因遗传算子对遗传算法进行改进.仿真结果表明该算法能有效解决分配问题,而且"优势"基因遗传算子能够大大提高搜索效率.     

GA BP网络在机体研制费用预测中的应用

针对目前BP神经网络在应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力.建立了基于改进遗传算法的BP网络费用预测模型,并以某型飞机机体进行实例分析,计算结果表明,该方法预测的准确性更高,且预测结果稳定.     

基于遗传算法的观察所优化配置

文章研究了三维地形中的观察所优化配置问题,结合观察所实际情况,给出了利用遗传算法进行观察所优化的计算方法,并编制了计算机应用程序.计算机模拟实验表明,文中采用的算法能综合考虑多种因素,所得结果合理、准确,并且具有较高的效率.     

基于遗传算法与支持向量机的火炮内膛疵病分类方法研究

支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。     

基于改进遗传算法的圆柱共形天线阵方向图综合

将一种改进的遗传算法运用于圆柱共形微带天线阵列的方向图综合。把共形阵列等效为沿轴向方向若干个圆环阵单元组成的线阵,计算其方向图函数。将改进的遗传算法运用于阵列的方向图综合。该算法采用简单灵活的十进制编码并结合多种交叉算子、非均匀变异算子和综合选择算子对遗传参数进行了一些改进。仿真结果表明,该算法能有效地实现圆柱共形微带天线阵列的方向图综合,与基本遗传算法相比改进的算法具有更好的寻优能力和收敛性。