一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

基于遗传算法的弹炮混编防空群火力分配

近期局部战争中的防空作战经验表明:实施弹炮混编可以大大提高防空武器系统的作战效能,而如何实施有效的火力分配又是其中的一个重要环节.针对陆军弹炮混编防空群射击指挥中的火力分配问题,简要分析了防空导弹和高炮武器系统射击的不同特点,提出了弹炮混编防空群的火力分配方法,并建立了优化火力分配方案的数学模型.在此基础上,采用遗传算法对此模型求解.结果表明,遗传算法为弹炮混编防空群的火力优化分配问题提供了一条有效途径.     

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。     

基于量子遗传算法的火力分配

在使用遗传算法求解多目标的防空火力问题中,遗传算法的参数选择直接影响分配结果好坏,且分配结果差异性大。针对这种问题,根据防空火力和空中目标的特点建立相应的数学模型,结合量子遗传算法来解决多目标火力分配难题。数据仿真结果表明,量子遗传算法在解决多目标火力分配问题中有较强的可行性和有效性,火力分配结果与遗传算法相比在最优解与稳定性上均有所提升。     

基于改进遗传算法的反舰导弹火力分配研究

反舰导弹是打击敌水面舰船的主要手段,多武器平台打击水面多目标时,如何合理分配导弹,使其充分发挥作战效能,构成反舰导弹的火力分配问题。建立反舰导弹火力分配模型,并提出一种基于改进遗传算法的导弹火力分配求解算法,在算法中采用十进制编码策略、适应度比例选择法和自适应变异概率。通过结合实例进行验证,证明了改进遗传算法可以有效快速地找到最优火力分配方案,为舰艇作战指挥决策提供参考。     

基于改进遗传算法的空舰导弹火力分配方法

描述了空舰导弹火力分配问题,建立了火力分配优化模型。在此基础上,提出了一种采用十进制部分编码策略与动态调节交叉、变异概率相结合的改进遗传算法,将其用于火力分配优化模型的求解,通过仿真分析与算例比较,证明该算法在运算速度和寻优能力上比标准遗传算法和传统搜索算法强,可为制定空舰导弹作战指挥自动化决策提供参考。     

坦克目标分配建模与分析

科学地分配火力是正确地动用火力的基础,是完成作战任务的前提,火力分配的依据包括作战意图和任务、地形、目标情况、各火力单元的情况及友邻情况等.为了提高火力分配方案的科学合理性,有效组织和使用所属火力,使用遗传算法解决目标分配问题,最大限度地发挥了武器火力单位效能并达到最大毁伤.火力分配要以战法为指导,真正体现指挥员的作战意图,对于充分发扬火力和提高整体作战能力具有重要指导意义     

改进的微分进化算法求解空战火力分配问题

为了提高空战火力分配问题的求解性能,提出了一种新的基于微分进化算法的求解方法.首先介绍了基本微分进化算法求解火力分配问题的思路;然后指出了基本微分进化算法存在的不足,并进行了必要的改进;接着给出了改进的微分进化算法求解空战火力分配问题的一般流程;最后进行了遗传算法、基本微分进化算法对比测试,结果表明改进的微分进化算法对于求解空战火力分配问题更加有效.     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

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.