改进的萤火虫算法优化BP神经网络及应用

针对传统萤火虫算法存在收敛速度慢和易陷入局部最优解的问题,将传统的固定搜索步长修改为与个体分布密度相关的自适应调整步长,提出了自适应步长萤火虫算法。将自适应步长萤火虫算法和BP神经网络结合,通过自适应步长萤火虫算法寻优,获取BP神经网络最优的权值和阈值,并将其作为BP神经网络的初始参数进行训练,以提高BP神经网络的训练精度和速度。以弹道导弹突防效能评估为例,构建突防效能评估指标体系,建立基于改进BP神经网络的弹道导弹突防效能评估模型。算例分析和仿真试验表明,采用自适应步长萤火虫算法优化的BP神经网络计算结果准确率高、收敛性强,在弹道导弹突防效能评估中具有推广应用价值。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法

针对雷达网目标分配的问题,提出基于改进蜂群算法的雷达网目标分配方法,利用改进蜂群算法对目标函数进行寻优并确定目标分配方案。在该算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,有助于获得全局最优解,提高算法收敛速度。仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效对雷达网目标分配问题进行优化求解,与基本蜂群算法相比,收敛速度快、全局寻优能力增强。在此基础上,发现改变算法参数会影响到雷达网目标分配方案,如何确定最优参数,将是下一步研究的方向。     

协同反潜指控决策建模及优化研究

介绍了多目标优化模型.建立了协同反潜作战中目标威胁度和射击有利度模型,将遗传算法引入到指控决策优化过程中.设计了基于遗传算法的指控决策优化算法,并对算法作了适应度值乘幂变换和保存最优个体策略方面的改进.以编队协同防御为例,得到了未改进的遗传算法和改进的遗传算法的优化结果,并对两种方法的优化效果进行了比较,比较结果表明:无论是从算法的收敛速度还是寻优率方面,做过改进的算法都较未改进的算法优越.通过选择不同的初始种群进行多次试验的方法,验证了优化结果的正确性.     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

一种改进的次级通道辨识算法

为提高次级通道的辨识精度、减小辨识误差对自适应控制的影响,以横向滤波器作为估计模型,分别应用带遗忘因子的最小二乘递推算法和变步长最小均方算法来对横向滤波器的权系数进行了更新,并对两种算法的辨识精度和控制效果进行了对比。结果表明:变步长最小均方算法的性能优于带遗忘因子的最小二乘递推算法,但变步长算法仍存在收敛速度过慢、辨识残差较大的问题。为此,提出一种改进的变步长最小均方算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明:改进之后的变步长最小均方算法的辨识精度满足控制要求,收敛速度较快。     

一种含最优变异的多微粒群优化算法

针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。     

基于改进PSO算法对榴弹最佳杀伤面积的计算

为了获得榴弹在空中爆炸时的最佳杀伤参数,提出了一种最优参数计算方法。以卧姿人员为杀伤目标,建立了杀伤面积与落速、落角和炸高的数学模型和优化模型,利用随机惯性权重法对标准粒子群优化算法（particle swarm optimization,PSO）算法中的惯性权重进行改进,采用改进后的算法对榴弹最佳杀伤参数进行计算。结果表明：改进的算法对比传统计算方法,计算精度更高,最大炸高改进误差超过0.1 m,对比标准PSO算法需要的粒子数量更少,收敛速度更快。为榴弹最佳杀伤参数的设计提供了一种高效计算方法。     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

一种新的近似优化方法——变复杂度优化

随着仿真技术的发展,基于仿真的优化在工程、军事等领域越来越占据突出的地位。随着高逼真度仿真模型的大量使用,仿真优化计算的时间复杂度成倍增长,使得采用传统的优化技术无法取得令人满意的效率。提出了一种基于近似模型的变复杂度优化方法,它通过标度函数保证优化的收敛性,通过信赖域方法保证优化在有效的范围内进行。数值算例表明这种算法能有效降低对于高复杂度模型的调用次数,达到降低仿真优化计算复杂度的目的。     

基于PSO算法的脉冲修正弹控制参数优化*

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展了脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标函数,并在风干扰的条件下,提出了以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展了一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高了修正参数优化收敛速度。仿真结果表明,该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供了一种优化设计思路。     

并串联系统设计优化

建立了并串联系统设计优化的两类模型,提出了遗传算法与模式搜索、启发式算法相结合的求解方法．     

粒子群优化算法在无人机设计中的应用

介绍了基本粒子群优化算法的思想、步骤,针对其有时会出现粒子在最优解附近“振荡”的现象,使用加入惯性权重因子的复合粒子群优化算法来对无人机(UAV)进行优化设计。最后以意大利研制成功的喷气无人机(米拉奇-100)为例对该算法进行了验算和仿真。由结果可知,该机的实际起飞重量与优化结果十分相似,证明了优化计算的可行性和高精度。     

基于近似策略的联合优化方法

针对优化中收敛速度和优化解全局性的问题,提出了一种联合优化方法:构造原问题的近似模型,使用全局优化方法对近似函数进行优化,得到优化点作为初值,再使用局部优化方法对原问题进行优化.为了获得对原问题更好的近似,改进了径向基插值方法,以优化误差的方法来选择参数.利用临近空间机翼模型的优化对算法进行了测试,结果表明,优化参数的...     

交互式目标优化分配技术研究

近年随着网络中心战概念的推广推动了分布式目标优化分配技术的发展,CNP算法经过论证是分布式目标分配一种比较有效的方法.分析了该方法的优缺点,提出了一种基于CNP方法的交互式目标优化分配技术,并描述了算法的详细步骤,最后用实例验证了算法的有效性,在目标优化分配方面取得了一定的效果.     

子空间分解与淘汰优化方法

提出一种新的多学科设计优化方法,即子空间分解与淘汰优化方法.该方法通过子空间的分解和淘汰,提高剩余子空间的近似模型精度,基于子空间近似模型优化获取最优解.首先,基于设计空间近似模型获取最优解,如果近似模型达到满意精度,则终止优化;否则将设计空间分解为多个子空间.然后,各子空间基于近似模型优化,如果子空间没有可能获得优于...     

关于军事物流系统优化的研究

根据现代战争对军事物流保障提出的客观需求,以及我国军事物流的发展现状,分析了进行军事物流系统优化的必要性,探讨了军事物流系统优化的基本思路,着重阐述了军事物流系统优化的几点措施.     

数字信道化接收机高效结构的优化方法

在重叠一半的数字信道化接收机的基础上,提出了重叠因子的概念、推导并实现了在重叠因子任意的数字信道化接收机的高效结构.与重叠一半的数字信道化接收机相比,这个结构通过减小重叠因子使最大抽取因子至少提高了50％,从而大大减轻了对后续处理速度的要求.另外还探讨了重叠因子和系统运算量之间的关系,为重叠因子的选取提供了依据.最后,...     

判定执行的功耗优化

判定执行消除分支指令,有助于提高性能,但执行额外的指令会造成能量浪费。尽早作废无效的判定指令,可以减少能量消耗。针对Itanium2处理器,修改流水线功能划分,提前读取谓词的值,提出谓词相关情况下的流水线停顿方法。模拟结果表明,提前读取谓词并作废无效指令,能减少能量浪费,提高能量效率。