基于多目标模拟预算最优分配的飞机维护计划

将多目标模拟预算最优分配算法和偏好规划引入到飞机维护研究中。模型分为优化阶段和决策阶段。在优化阶段中,将影响飞机维护计划的关键因素及优化目标用随机仿真模型表示,将偏好信息引入优化模型,提出了偏好多目标模拟预算最优分配算法,通过该算法获得成对非支配集合。采用多属性决策模型和偏好规划模型从成对非支配解中确定偏好非成对支配解。最后,运用决策准则获得最优方案。仿真表明该方法的有效性。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

基于TOPSIS方法的海军特种作战渗入点优选

文章分析了海军特种作战渗入点选择的影响因素,利用多目标决策理论建立决策模型,依据TOPSIS方法对决策模型进行解算,利用仿真工具进行计算软件的开发。     

战时导弹火力打击任务分配与运输决策模型

为有效提高战时导弹火力打击的效果,对多波次条件下打击任务分配与运输决策相结合的问题进行研究。根据实际战场情况进行模拟,构建了战时导弹火力打击任务分配与运输决策模型,设计出基于聚类分析和Floyd最短路径的综合性算法,运用分步讨论的方法依次求解各个参数,并通过线性加权的方式将多目标优化问题转化为单目标优化问题,进而找出最优方案,最后运用仿真算例验证了该模型的可行性及算法的有效性。     

超视距多目标攻击排序及火力分配建模与解算

针对未来超视距空战条件下的多目标攻击排序和制导武器火力分配问题,提出了一种用以评估超视距空战作战效能的综合优势指数法;当目标数多于攻击机数时,通过构造综合优势矩阵,将非平衡指派问题转化为平衡指派问题,并建立了多目标攻击排序的0-1规划模型,该模型可解决对多个目标同时攻击的排序问题;以2对8攻击排序为例,利用求解线性规划软件Lindo6.0进行解算。最后,建立了1对4攻击火力分配的非线性规划模型,并利用求解非线性规划软件Lingo5.0进行解算。计算结果验证了建模的合理性和运用Lindo、Lingo软件求解较大规模目标攻击排序和火力分配问题的实时性。     

基于稳态遗传算法的间歇式覆盖天基雷达星座优化设计

针对天基雷达星座的构型优化设计,建立了能够反映星座重要工作性能的单双基地间歇式覆盖模型、星间链路模型、双基地雷达的动目标检测模型,得到了低轨道卫星星座星间链路判断准则,给出了统计评价特性和综合评估指标体系。在此基础上,建立星座设计的优化模型,采用基于可行解搜索法的协同演化遗传算法并融入稳态遗传进化策略,有效地处理带有复杂计算的目标函数和约束条件的星座优化问题,计算分析实例表明利用该方法进行星座设计是非常有效的。     

目标规划法在结构多目标优化设计中的应用

采用目标规划法对某实际工程结构的结构重量和翼梢位移进行了结构多目标优化设计。通过分析该工程结构的有限元模型，建立了其结构多目标优化的目标规划模型，并在给定载荷下利用拟合搜索策略对该模型进行了优化计算，得到了最满意结构尺寸。证明了目标规划法在实际工程结构多目标优化设计中应用的有效性。     

MIMO-FNN模型的弹道导弹目标识别方法

针对弹道导弹目标融合识别特点,分析了弹道导弹单传感器多特征多输入多输出模糊神经网络(multiple input multiple output fuzzy neural network,MIMO-FNN)模型、弹道导弹多传感器单特征MIMO-FNN模型,在此基础上,结合弹道导弹目标融合识别的实际流程,提出了弹道导弹目标识别多传感器多特征MIMO-FNN模型。该模型以每个单传感器多特征MIMO-FNN模型的输出为输入,并通过专家知识求取每个传感器的融合权值,采用sum-product模糊推理和加权求和法解模糊,得到模型的融合识别结果,并通过仿真实验验证了所提模型的有效性,最后从多传感器多特征优化和传感器权重2个方面对所提模型进行了可行性分析。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

联合防空目标分配方案优化研究

目标分配是联合防空作战指挥决策的核心内容,是各级联合防空指挥中心的重要工作,其模型的合理性与可信性会对作战结局产生重大影响。为提高目标分配的合理性与可信性,对联合防空作战混合部署下的目标优化分配问题进行了详细分析,建立了相应的数学规划决策模型。为了有效获得问题的全局最优解,将改进遗传算法(GA)应用于数学规划决策模型的求解过程中,并给出了模型求解的方法和步骤,经实例应用,取得了满意的结果。     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题，基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先，分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点，提出了多目标轨迹优化问题。然后，采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题，利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中，将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题，仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿，可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

建立战损舰艇拖带方案的优化决策模型

对战损舰艇拖带方案的优化决策作了一些探讨,包括优化决策理论的选择,影响舰艇拖带安全的相关指标及指标权重的计算方法,并根据多目标决策理论建立了衡量拖带方案优劣的综合指标,从而建立了战损舰艇拖带的方案的优化决策模型,并进行了实例验证,证明了该模型可行性较好,并已编程实现。该决策模型能根据实际情况选定更多的供决策的相关指标,进行扩展,对实施战损舰艇拖带方案的优化选择有一定的参考价值。     

弹道式导弹弹道多目标优化研究

以某导弹飞行程序设计为例进行了弹道式导弹弹道多目标优化研究。针对弹道设计中的多种约束和要求,建立了弹道多目标参数优化问题的目标规划法数学模型,进而采用约束变尺度法解决了最大射程及任一给定射程飞行程序选择问题,并进行了参数分析。为得到全局最优解,用正交试验法求取初始点;为提高梯度计算精度及速度,引入正交试验求梯度的方法,并作了改进,结合偏差积分法提出了新的梯度计算方法。     

应用边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出多目标轨迹优化方法。分析高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出多目标轨迹优化问题。采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值,求解最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题。仿真结果表明:所提方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

基于熵权-TOPSIS-灰色关联的目标威胁评估研究

针对空战目标威胁评估问题进行研究,建立了基于熵权-TOPSIS-灰色关联方法的威胁评估模型。首先利用熵权法确定评估指标的客观权重,其次利用TOPSIS法确定目标与理想解和负理想解的欧氏距离;利用灰色关联法确定目标的关联度,据此计算威胁源的相对贴近程度,并对威胁目标进行评估排序。最后通过实例对建立的模型进行了仿真验证,结果表明,该方法综合运用TOPSIS和灰色关联法,使得目标威胁评估结果更加合理有效。     

疏通航道反水雷优化模型

为解决疏通航道反水雷作战中的航道选择问题,根据水雷位置确定条件下的反水雷作战特点,运用多目标优化理论建立了与疏通时间最少和雷区航道最短等价的清除水雷数最少和航道倾角绝对值最小疏通航道优化模型。根据疏通航道反水雷作战实际,通过基于完全分层法的单目标模型解算流程、方法,得到优化参数,较好地满足了疏通航道反水雷作战需求。     

采用多目标优化的水下垂向单分量磁传感器定位

为确定水下布设的单分量磁传感器的准确位置,提出了基于多目标优化的定位方法。该方法利用测得的磁场数据,建立了以传感器空间位置为决策变量的多目标模型,并采用多目标粒子群算法对其进行优化求解。实验结果表明:该定位方法正确可行,可以解决单分量磁场均匀性导致定位误差大的问题。与传统方法相比,该方法具有定位精度高和鲁棒性强的特点。     

联合战役野战油库部署多目标优化模拟模型

联合战役野战油库部署研究的是如何对联合战役野战油库进行科学、合理、有序配置。以用油部队的满意度最大和战役野战油库的安全性最高为决策目标,提出了基于保障程度和安全性的联合战役野战油库部署多目标优化模拟模型,给出了一种模拟植物生长的求解算法,并采用优先级算法和模拟植物生长算法分别对实例进行求解,比较分析两种求解结果,得到了基于模拟植物生长算法的多目标优化模型的最优解,验证了本模型及算法的合理性、优越性和实用性。     

基于Pareto排序法的战时装备维修任务多目标调度方法

针对战时武器装备维修保障问题,建立了包括最大完工时间、延迟时间和维修单元负荷在内的多目标优化调度模型。为提高解的多样性和收敛性,构建了一种基于Pareto排序法和小生境技术相结合的遗传算法用于模型求解,引入Pareto排序和拥挤距离进行适应度计算,通过混沌系统随机生成权重系数,并使用小生境技术改进选择方式。通过实例验证表明,该方法能够有效地解决装备维修多目标调度问题。