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%。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

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。     

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。     

一种改进的二进制检测传感器网络解析目标跟踪算法

对二进制检测传感器网络的解析目标跟踪算法进行了研究,提出了一种改进的解析目标跟踪算法.改进算法与原算法相比,不需要外推判断目标的相关运动参数,而是在目标通过3个以上传感器节点时,一次性地确定目标的速度和直线运动轨迹,易于实现.仿真实验表明:该算法能够较精确地解算出目标的运动参数,适用于部署稀疏、节点采样时间间隔较大、节...     

基于改进粒子群算法的火炮内弹道多参数符合计算

为了研究火炮在发射过程中膛内火药燃烧规律以及弹丸运动规律,需要建立火炮内弹道数学模型并进行数值求解,在此过程中对部分内弹道参数进行符合计算是优化内弹道模型的重要途经之一.在经典内弹道方程组的基础上,阐述了经典内弹道计算原理,并对基本粒子群算法进行了改进,使改进后的粒子群算法在迭代初期有较大的惯性权重ω和学习因子c1以及较小的学习因子c2,而在迭代后期有较小的惯性权重ω和学习因子c1以及较大的学习因子c2,从而有效地避免粒子群陷入局部最优而导致收敛精度低的缺陷.将改进后的粒子群算法应用于火炮内弹道多参数符合计算,算例结果表明该方法完全满足工程实际要求,具有收敛速度快、符合精度高的特性,是火炮内弹道多参数符合计算的理想算法之一.     

军事虚拟网络映射问题研究

将网络虚拟化技术与军事需求相结合,并针对军事虚拟网络映射问题展开研究。以底层网络的负载均衡和资源最小化为目标,同时考虑映射请求的优先级问题,提出了基于蝙蝠优化算法的虚拟网络映射算法OBA-VNE。算法通过将映射问题转化为二进制组合优化模型,利用蝙蝠优化算法寻求近似最优映射方案。仿真结果表明,算法相比经典方法获得了更好的性能。     

基于改进粒子群算法的岛礁孤立多能源军事供电系统运行优化研究

为更好地发挥岛礁孤立多能源军事供电系统的保障效能,合理使用储能蓄电池,尽量延长蓄电池使用寿命,提出了一种蓄电池折旧成本模型,建立了包括发电成本和蓄电池折旧成本的多能源供电系统运行优化模型.针对传统粒子群算法求解优化模型易出现"早熟收敛"的缺点,提出了改进的粒子群算法.该算法利用最大速度线性递减方法,早期采用惯性权重自适应来平衡全局寻优能力和算法收敛精度之间的矛盾,后期增加压缩因子来加强算法的收敛速度.最后,以某岛礁孤立多能源军事供电系统为例,验证了模型的有效性和算法的性能,可为岛礁多能源供电系统运维人员制定系统运行策略提供指导.     

基于改进克隆选择算法的复杂系统测试选择

为了解决复杂系统测试优化选择问题,提出了一种基于改进克隆选择算法的测试选择方法.该方法针对测试选择问题的具体特点,对基本克隆选择算法进行了以下改进:采用二进制编码方式进行抗体编码,选用加性分段函数形式构建亲和度函数,利用混沌搜索优化初始种群的生成方式,并引入免疫网络的抗体抑制操作对抗体种群进行预处理.最后,以某实际系统为例进行了算法验证,实验结果表明:该方法搜索效率高,具有很强的全局和局部搜索能力,可有效解决复杂装备系统测试性设计中的测试优化选择问题.     

基于改进PSO的装备维修任务调度方法

针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法.建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性.     

基于网关的LVC互操作研究

仿真体系结构解决了各自领域内仿真资源的互操作问题,而体系结构间的互操作是解决多种仿真资源互操作的有效方法.由于通信协议、中间件和对象模型的不同,体系结构间不能直接进行信息交互.对象模型间的相同点是异构仿真系统间互操作的基础.建立异构系统对象模型与通用数据交换模型的映射关系,通过模型转换实现各异构系统间的数据交互,最后通过"点对点"和通用网关间的时延比较,总结了通用网关的性能特点.     

基于信息折合的CMSR方法研究

计数法和计量法是对产品可靠性评估的两种不同方法。通过仿真,比较了它们对正态单元双边可靠性评估的效率,发现对可靠性要求很高的产品,计量法优于计数法。进一步研究了基于信息析合的CMSR方法,通过仿真检验,证明了此种方法在样本量较小时是实用的。     

基于Petri网的案例推理研究

介绍Petri网的知识表示方法以及案例推理机制的相关内容,提出了一种基于Petri网的案例推理模型,给出了相应的案例检索匹配算法,并将该模型和检索算法应用到网络攻防态势推演系统中,最后重点介绍了该系统的案例库的知识表示。     

基于知识的模型表示研究

基于知识的模型表示是信息管理系统,特别是决策支持系统(DSS)的基础。根据模型管理和模型建立动态性原则的要求,提出了模型知识化的框架表示法,并给出了应用实例。     

基于价值的指挥主体作战指挥行为评估

作战指挥行为是作战指挥理论的一个重要方面。在明确了其概念后,将价值这一概念引入作战指挥行为评估,认为价值的创造主体是作战指挥行为,并以此作为评估的基础。最后,利用数据挖掘中的关联规则实现评估的量化,并结合案例说明该方法的有效性。     

基于能力匹配的网络化防空作战联盟生成研究

作战联盟用于描述网络化防空作战的组织框架,其生成问题是研究网络化防空作战协同的基础。首先从任务、联盟表达、能力含义等方面对防空作战联盟问题进行了描述;然后从防空作战节点与面临任务在能力上的供需关系出发,建立匹配、匹配域、能力裕度等相关观念,并依据防空作战联盟形成的不同准则,分别建立基于能力裕度最大和基于执行节点数最少两个NADOC生成问题的约束优化模型;最后通过案例对模型进行了验证分析。     

基于奇偶矢量的多星座RAIM算法

随着GNSS接收机技术的不断发展,基于多星座下的GNSS接收机自主完好性监测(RAIM)算法也已被国内外学者广泛研究。首先介绍了接收机自主完好性监测奇偶矢量算法的原理,然后分别对单星座、多星座组合下的RAIM算法进行了研究和仿真,图形化和数据化的仿真结果充分证明了多星座组合下的完好性监测性能优于单星座下完好性监测性能。     

New results on rendezvous search on the interval

In a rendezvous search problem, two players are placed in a network and must try to meet each other in the least possible expected time. We look at rendezvous search on a discrete interval in which the players are initially placed using independent draws (usually assumed to be from the same distribution). Some optimal solutions are known if this distribution is uniform, and also for certain other special types of distribution. In this article, we present two new results. First, we characterize the complete set of solutions for the uniform case, showing that all optimal strategies must have two specific properties (namely, of being swept and strictly geodesic). Second, we relate search strategies on the interval to proper binary trees, and use this correspondence to derive a recurrence relation for solutions to the symmetric rendezvous problem for any initial distribution. This relation allows us to solve any such problem computationally by dynamic programming. Finally, some ideas for future research are discussed. © Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 454–467, 2013     

基于ExtendSim的系统可靠性建模

针对传统可靠性仿真模型建模繁琐,编程困难的问题,建立了基于Ex tendS im的可靠性模型,即串联、并联、旁联模型,相比传统方法具有建模直观、调试方便等优点,并以某混联系统为例与解析模型进行了对比验证,仿真结果表明,建立的可靠性模型是可信的,且此模型不依赖于单元寿命分布,相比解析模型具有更强的适应性。     

基于任务的装备维修决策研究

以保证装备的任务成功性和任务后装备的战备完好性为目标,提出了基于任务的装备维修决策的概念,包括以任务成功性为中心的维修决策和以任务后装备战备完好性为中心的维修决策。分析了基于任务的装备维修决策过程;研究了基于任务的装备维修决策方法,主要包括装备任务描述模型、任务-功能-产品映射模型、产品任务功能故障分析方法、装备任务成功性评估模型、以任务成功性为中心的装备维修逻辑决策模型、以任务后装备战备完好性为中心的装备维修逻辑决策模型等;指出装备状态评估和预测、装备任务成功性评估是今后有待深入研究的问题。