时间和制导资源约束下的武器目标分配

针对防空作战过程中的武器-目标分配问题,以目标毁伤概率最大为目标函数,提出一种混合粒子群算法.该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解.仿真结果表明,该算法收敛速度快,迭代次数少.     

基于混合粒子群的武器分配与规划方法研究

武器-目标分配是一个至今未能解决好的多约束规划问题,其复杂性包括模型和算法两方面,已被证明是一个NP完全问题。在对以往武器-目标分配模型分析的基础上,引入时间和制导资源约束构建新的模型,以防御武器系统生存概率最大作为目标函数,提出一种混合粒子群算法。该算法融合粒子群算法和遗传算法,首先利用粒子群算法找到不受时间和制导资源约束的一组解,再利用一个遗传算法对粒子群算法找到的解进行寻优,最终找到一组满足时间和制导资源约束的最优解。仿真结果表明,该算法收敛速度快,求解精度高。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

舰艇编队协同反导火力分配的改进多目标粒子群算法

为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

改进粒子群算法的舰载武器目标分配

针对舰载火力打击中的武器目标分配问题,设计了一种改善的混合粒子群优化算法来求解。对粒子更新速度的最大值进行线性递减,使得前期加强全局寻优能力,后阶段提高收敛能力;采用异步变化的学习因子,以及基于正切函数的惯性权重改进法来解决全局搜索能力与收敛精度之间的矛盾;引进了遗传算法中的杂交算子并采取模拟退火思想更新粒子,避免得到局部最优解。仿真结果显示,设计的算法能有效适宜地求解武器目标分配问题。     

粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

坦克转向操纵装置组装工艺分析

影响坦克操纵力的因素很多.本文利用正交试验法,对影响操纵力的主要因素进行试验,得出转向操纵装置组装工艺的最优方案.对制定维修工艺过程、工艺标准、要求有一定的指导意义.     

带电粒子束自生力对束流扩散的影响

带电粒子束由于受到静电斥力作用 ,它在传输时总是扩散的。本文根据相对论的罗仑兹变换以及牛顿运动定律 ,研究了带电粒子束在其自生空间电荷力作用下通过外层空间的真空中传输时的扩散现象 ,得出了粒子束传输的扩散方程 ,提出了一种计算粒子束扩散半径的方法。然后讨论了影响粒子束传输的各种因素 ,包括粒子束类型、能量、束流、出口初始束半径以及散角等。最后从传输技术角度指出了宜选择高能小流初始半径大的电子束 ,研究结果不仅同国外研究相符合 ,而且将为研究粒子束传输技术提供科学依据。     

公安边防机动部队实施跨区增援行动的思考

公安边防机动部队成建制、成规模实施跨区增援行动是遂行边境维稳任务的重要行动样式,也是当前公安边防机动部队实战能力建设的重大课题。分析了公安边防机动部队实施跨区增援的影响和制约因素,从战备工作、指挥协调、通信联络、装备建设、综合保障等方面对做好跨区增援行动进行了初步思考和研究,提出了若干建议,以期有助于当前公安边防机动部队的建设。     

二维粒子模拟的多时标法

将多时标法应用于二维激光等离子体全电磁相对论粒子模拟程序中,对共振吸收及相关的物理现象进行了模拟计算,既正确地描述了等离子体的动力学行为,又大大节省了计算时间。     

胡总书记“三句话”的科学内涵及实践探析

胡总书记的＂三句话＂具有深刻的科学内涵。实践这三句话必须从三个方面做起：一是铸造忠诚可靠的公安消防警魂;二是彰显服务人民的公安消防宗旨;三是树立竭诚奉献的公安消防形象。     

论强化消防部队管理执行力

安全事故频发,引发部队管理危机,究其原因是多方面的,但是,管理中的＂三弱化＂是主因。如何提升管理中的执行力,应从四个方面入手,即强化培训式管理、走动式管理、数字化管理、问责制管理。夯实执行根基,提升执行监管,量化执行标准,重施执行奖惩,确保消防部队管理执行力的提升,是减少安全事故,确保部队高度安全稳定的根本途径。     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

舰载直升机兵力使用方案优化建模与仿真

依据舰载直升机兵力使用计划活动的思维机制,分析了计划活动中所涉及的各种主要因素,采用定量与定性分析相结合的方法,建立了兵力使用方案优化的益损值模型,并以舰载直升机反潜作战样式为例,采用软件编程方式实现了该模型,实例表明该方法可为决策者做出科学、有效的决策提供支持。     

相对论带电粒子与电磁波包之间的相互作用

研究了相对论带电粒子与电磁波包之间的相互作用,给出了带电粒子运动方程的严格解,得出了粒子的位置、速度和能量的显示表达式。本文结果对基础等离子体物理、自由电子激光、高功率微波和粒子加速器等领域具有一定的参考意义。     

白芥子气中总黄酮含量的提取与含量测定

目的:从白芥子中提取总黄酮,并测定其含量。方法:运用索氏提取器提取白芥子总黄酮,用比色法测定总黄酮含量。结果:测得白芥子中总黄酮含量为1.50%,平均回收率为97.6%,相对标准偏差(RSD)为1.43%(n=6)。结论:首次从白芥子中提取总黄酮,结果比较可靠。