对流层散射无源监视系统最优布局方法

为提高对流层散射无源监视系统对辐射源的定位精度,利用改进粒子群优化算法对分布式监视节点进行最优布局设计。推导了基于电磁波方位到达角定位机制下的几何精度因子。在改进粒子群优化算法中,采用混沌理论初始化所有粒子的初始参数;通过自适应变化的惯性权重和学习因子来提高算法寻优能力;为防止粒子陷入局部最优,利用双子群机制进行寻优,并在两子群之间进行交叉变异操作,以增加粒子的多样性。仿真结果表明:相对于几种常规的布站方式,所提算法能够明显提高监视系统对辐射源的定位精度,运行时间较遍历寻优算法有所减少。     

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。     

基于混沌-鲸鱼优化算法的MIMO雷达相位编码信号集设计

针对MIMO雷达相位编码信号集的优化设计问题,基于鲸鱼优化算法提出了两种改进策略.一是通过混沌映射生成初始种群,提高种群的多样性以及初始解的质量,扩大种群范围,防止结果陷入局部最优;二是借鉴粒子群算法的权重思想改变自适应更新方程,均衡全局搜索和局部搜索能力,提高收敛精度,从而达到寻求最佳结果的目的.混沌-鲸鱼优化算法不...     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于自适应变异粒子群算法的火力分配方法研究

针对最优火力分配的特点,分析了火力分配优化问题的数学模型,设计了一种求解该类问题的自适应变异粒子群算法（Adaptive Mutation Particle Swarm Optimization, AMPSO）。该算法采用十进制编码方法和基于数值运算的个体更新方法;为平衡算法的局部搜索能力和全局收敛性能,设计了一种关键参数自适应调整方法;为增强种群在进化后期的多样性,提出了一种变异策略。仿真结果表明,所提AMPSO算法具有良好的寻优性能,是优化火力分配的一种有效算法。     

低慢小目标复合拦截任务规划仿真分析

针对不同场景与环境约束条件下单一的拦截手段无法满足低慢小目标防控需求,结合拦截装备的效能与约束,提出一种基于粒子群算法的多种拦截装备协同的复合拦截任务规划方法。采用基于拦截效能可行域进行编码方法来缩小任务规划的映射空间,提升算法迭代速度;为控制算法的搜索过程,根据浓度允许值改变粒子群的收缩与扩展运动以增强群体的覆盖范围。以学习因子、种群规模、惯性权重为主要参数对任务规划进行仿真进行分析。仿真结果表明,改进后的算法能够匹配全局寻优能力和收敛速度,在获取可行解的同时具有良好的时间性能。该方法可为提高复合拦截任务规划效率提供理论参考。     

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。     

基于聚类遗传的多无人机航迹规划

提出了一种在雷达和复杂地形环境下应用并行遗传算法进行多无人机三维航迹规划的方法.将K-均值聚类算法与多种群协同进化的方法结合起来,采用主从式并行进化的方案,提高了收敛速度且便于分布式处理.各子种群采用自适应的进化方法,在保持多样性的同时,保证了算法的收敛性.在根据数字地图建立无人机安全飞行曲面的基础上进行地形跟随和无人...     

基于威胁建模的多航迹规划算法

针对飞行器多航迹规划问题,首先为飞行器进行威胁建模,以此构建航迹规划的基本代价函数,使用引入排挤策略的K-均值聚类方法,将航迹依照其空间分布划分成多个相异种群,有效地保持了解的多样性,使航迹在空间离散度高,与粒子群算法相结合提高了求解效率,实现了算法的自适应。仿真结果表明,该算法能够为飞行器快速规划出多条航迹,克服了人工规划的主观性,满足实际作战中预航迹规划的需求。     

基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法

提出了一种基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法.该算法通过对目标函数进行非线性尺度变换,突出了全局最优解的优势地位;建立记忆子群实现了种群代际进化信息的交换;依据亲和度将抗体分为精英子群、普通子群、劣等子群,并对其分别执行自适应高斯变异、均匀变异和消亡更新等策略,增强了算法的局部和全局搜索能力.引入小生境技术提高了抗体...