基于变异离散粒子群的协同空战攻击决策算法

为了提高智能协同空战攻击决策算法性能,将变异策略引入到DPSO(Discrete Particle Swarm Optimization)协同空战攻击决策算法中,提出了一种新的基于变异离散粒子群(Mutation Discrete Particle Swarm Optimization,MDPSO)的协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。采用对比实验方法,基于准确性、可靠性和快速性等关键性能指标,分析比较了基于MDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法,验证了基于MDPSO的协同空战攻击决策算法有着较好的综合性能。     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

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。     

舰艇武器布置问题的一种协同优化算法

针对舰艇武器布置问题的特点,提出了一种基于粒子群优化和分类器系统的协同优化算法,以粒子群优化进行优化计算,用分类器系统消除约束.计算实例表明,该算法能较好地实现优化计算,并能节省大量的计算时间.     

稳健协同优化方法的改进和应用

结合协同优化方法和稳健性设计方法,提出了一种稳健协同优化方法。首先分析了现有协同优化方法在进行稳健多学科设计优化时的不足,给出了改进思路;在协同优化模型的基础上加入稳健性因素,建立了稳健协同优化模型;基于动态松弛思想给出一种新的松弛因子的计算方法,提高了该方法的收敛速度;最后以某型无人机机翼外形设计为例,验证了该方法的有效性。     

基于深度强化学习潜艇攻防对抗训练指挥决策研究

潜艇和水面舰艇编队间的攻防对抗是潜艇作战研究的重点内容,如何确保潜艇在舰艇编队、反潜直升机等兵力的联合封锁下存活和突围,是对潜艇指挥决策的考验.为此,针对潜舰机博弈对抗场景,从深度强化学习和规则推理两个方面构建潜艇智能体,提出两种近端策略优化(Proximal Policy Optimization,PPO)算法改进机...     

一种改进的混合BLISS多学科设计优化方法

针对BLISS 2000优化过程中权值系数的引入给实际应用带来的困难,提出一种改进的BLISS优化过程——混合BLISS( Hybrid BLISS,HBLISS).该方法在保持BLISS 2000的基本算法结构的基础上取消权值系数,利用耦合变量的最小残差协调子系统级和系统级优化,给出了HBLISS的算法结构和基本流程...     

有源雷达与无源雷达协同抗干扰部署优化模型研究

有源雷达与无源雷达组网探测可大大提高防空预警体系的信息对抗能力,优化部署是充分挖掘其预警潜能的重要手段.在分析协同抗干扰部署机理的基础上,建立了有源无源雷达协同定位精度模型、多站系统探测空间模型和基于圆径图的协同预警系统覆盖面积计算模型;分别针对全向任务区域和有向任务区域,建立了有源无源雷达协同抗干扰部署优化模型;最后给出仿真实例.仿真结果验证了算法及模型的有效性.     

基于半定规划的无源跟踪最佳传感器选择

在多站测向定位系统中,观测站与目标的几何位置影响目标定位跟踪精度。以目标估计的克-劳美罗下界(CRLB)行列式最大值为优化指标,在考虑传感器自身的探测能力等实际约束的前提下,建立了无源协同跟踪下最佳传感器选择优化模型。提出了一种基于半定规划(SDP)算法将上述组合优化问题转换为凸优化问题,进行优化求解。仿真结果验证了算法的有效性,与松弛算法和随机选择算法相比,基于SDP的传感器选择可以进一步提高无源协同跟踪的精度。     

复杂海战场环境下AUV全局路径规划方法

针对无人自主水下航行器(Autonomous Underwater Vehicle, AUV)在复杂海战场环境中路径规划时环境模型复杂、约束条件多的情况,建立了包括战场地形、敌方威胁、障碍物和海流场等在内的比较完善的海战场环境模型。以AUV航行时间、威胁时间最短为优化目标,给出了一种基于振荡型入侵野草优化(Invasive Weeds Optimization, IWO)算法的AUV全局路径规划方法,并分别与标准IWO算法、全振荡型IWO算法以及粒子群算法等三种路径规划算法比较。仿真结果表明,所提方法具有较强的寻优能力和鲁棒性,可在复杂海战场环境下为AUV高效地规划出满足性能要求的航行路径。     

导弹总体参数优化设计的合作协同进化MDO算法

传统的导弹设计方法不能很好地实现各子系统设计的协同 ,而多学科设计优化技术十分适合现代计算机网络环境下的多学科协同设计。根据协同进化与MDO在本质上的相似性 ,采用合作协同进化的方法进行MDO算法研究 ,以充分发挥进化算法的优越性。给出了一种基于合作协同进化的MDO算法 ,将该算法应用于导弹的气动 发动机 控制一体化优化设计。     

多目标的分布式协同进化MDO算法

通过引入非优超排序和排挤的多目标处理机制 ,将分布式协同进化MDO算法的能力扩展到多目标的多学科设计优化问题。多目标的分布式协同进化MDO算法在保持各学科充分自治和各学科并行设计优化协同的基础上 ,通过一次运行即可获得具有良好分布的多个Pareto最优解 ,逼近整个Pareto最优前沿。应用于导弹气动 /发动机 /控制三学科两目标设计优化问题 ,与约束法计算结果的对比表明算法能够有效逼近该问题的Pareto最优前沿 ,为设计决策提供了丰富的信息     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

基于ModelCenter的顶置武器站稳定精度优化

顶置武器站具有系统组成类型复杂、子系统间存在耦合作用的特点,导致多学科协同仿真的优化模型难以建立。通过Adams、Simulink分别建立了顶置武器站机械系统及控制系统模型,并在多学科优化设计平台Model Center中对该机电联合仿真模型进行系统集成;在此基础上,以顶置武器站稳定精度为目标函数,采用一阶差分模型对炮控系统比例系数及积分系数进行了灵敏度分析,并采用设计探索优化器对该参数进行了优化设计。仿真结果表明,所建立的顶置武器站稳定精度多学科协同优化模型设计周期短、计算效率高,为下一步进行顶置武器站多工况、多结构参数的优化设计提供技术支撑。     

基于果蝇优化算法的备件柜布局优化

备件车是保障维护其他装备正常运行的车辆,其备件柜的布局是否优化决定备件的更换速率,甚至影响整个系统的工作效率。针对备件柜的布局进行了深入研究,并通过计算实现了备件柜的布局分布。在备件柜的布局优化过程中运用了剩余矩形匹配的布局策略,并结合备件柜的布局特点对该算法进行了相应改进,使其更好地运用在本研究的布局问题中。同时运用果蝇优化算法来确定剩余矩形匹配权重的计算,在布局过程中将传统的布局策略和智能算法相结合以达到优化的目的。     

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。     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。