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.     

基于改进遗传算法的防空火力优化分配方法

结合地空导弹部队防空作战的特点,提出了基于改进遗传算法的防空火力优化分配模型,给出了模型求解的方法和步骤,详细阐述了改进遗传算法在防空火力分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了火力分配方案,通过仿真证明本方法运算速度较快,结果精度较高,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

武器目标协同火力分配建模及算法

针对当前火力分配模型的不足以及实际作战的需求,对武器目标协同火力分配问题进行了研究,建立了火力分配层次结构;通过对火力分配原则的研究,结合打击目标选择和弹目分配,建立了以导弹武器作战效费比为总目标,以目标毁伤要求为约束的火力分配模型。采用遗传算法求解火力分配问题,根据问题的特点和问题中的启发信息,对遗传算法进行了改进。仿真结果表明,改进算法的性能有较大提高,可用于解决复杂武器目标分配这类非线性整数规划问题。     

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     

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。     

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.     

防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径.对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真.同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题.     

编队导弹攻击火力分配模型

根据现代海上攻防作战的特点,分析了传统编队导弹攻击火力分配模型的不足,建立了三种基于机会约束的编队导弹集中齐射火力分配模型,并在随机模拟的基础上给出了基于遗传算法的模型解.     

求解考虑RMS因素的装备需求量的遗传算法

介绍了如何用遗传算法来解决考虑RMS因素的装备需求量问题。首先，分析了考虑RMS因素的装备需求量问题的要素、约束、输入条件和解空间，并建立了数学模型。然后，讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法。最后，给出了具体实例的输入数据、基于Matlab遗传算法工具箱的编程思路，并比较了遗传算法与阶段最优算法的效果。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

改进型概率地图航迹规划方法

针对在线航迹规划对时间和内存要求较高,提出一种基于遗传算法的改进型概率地图算法。该方法引入分层规划的思想,在离线航迹规划时,利用遗传算法找到最优初始航迹并建立航迹走廊,以此来缩小概率地图的规划空间。概率地图方法在缩小后的空间中建立概率地图,自由线路数量大大降低,同时使得在线航迹规划搜索范围减少,时间缩短。仿真实例表明,该方案比传统PRM更能满足在线航迹规划的要求。     

基于遗传算法的结构测试数据自动生成

生成测试数据是软件测试的主要过程,将遗传算法引入到测试数据的自动生成中,重点介绍其生成过程,并对遗传操作进行改进,在一定程度上降低算法的过早收敛性.最后构建出基于遗传算法的测试数据生成模型.并用实例证明算法的高效性.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

基于遗传算法的卫星通信干扰资源分配

针对卫星通信对抗中干扰资源分配这个问题,利用遗传算法在解决组合优化问题上的优点,提出了一种基于遗传算法的卫星通信干扰资源分配方法。利用这种方法对某给定的作战情况进行仿真,仿真的结果表明,尽管这是一种求得近似最优解的方法,但这种干扰资源分配方法是比较有效的,并且分配的结果具有一定的可信度。     

基于战例数据的制胜要素选择方法

针对战争制胜机理定量研究需求,提出了一种基于混合评估的制胜要素选择算法。针对战例数据特点,该算法选择两种过滤方法分别从不同方面对要素全集进行评估排序而后加权得到综合排序结果;将结果作为遗传算法的初始种群,而后以分类精度作为个体适应度函数。选择几种典型的分类器综合比较,筛选出规模较小、性能较好的要素子集。测试结果表明,该算法不仅能有效地减少要素子集规模,还可以进一步提高制胜机理分析模型的准确率和效率。     

A New Chaotic Genetic Hybrid Algorithm and Its Applications in Mechanical Optimization Design

A new chaotic genetic hybrid algorithm(CGHA) based on float point coding was put forward in this paper.Firstly,it used chaos optimization to search coarsely and produced a better initial population.Then,a power function carrier was adopted to improve the ergodicity and the sufficiency of the chaos optimization.Secondly,the genetic algorithm(GA) was used to search finely and guaranteed the population's evolution.To avoid the search being trapped in local minimum,a chaos degenerate mutation operator was designed to make the search converge to a global optimum quickly.Finally,CGHA was used to solve a typical mechanical optimization problem of shear stress checking for a cylinder helix spring.Compared with traditional penalty function method,chaos-Powell hybrid algorithm and standard GA,CGHA shows better performance in solution precision and convergence speed than those of the algorithms.Therefore,CGHA is a new effective way to solve the problems in mechanical optimization design.     

基于干扰管理思想的应急装备器材供应扰动恢复模型

为解决应急条件下装备器材供应过程中由于运力受扰而产生的干扰问题,基于干扰管理思想,提出了应急装备器材供应扰动恢复问题的转化策略,构建了基于虚拟需求点的运力受扰扰动恢复模型;为寻求最优解,设计了基于遗传算法的人工鱼群优化算法。通过算例对模型和算法的有效性进行了验证。     

基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作。抢修性模型是抢修性研究的重要内容。针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型。最后仿真结果表明该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考。