LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

抑制成像数据噪声的模糊多目标算法

以模糊数学和决策理论为基础,通过建立成像数据模糊指数函数及平方误差 模糊指数函数,提出了一种称为模糊多目标优化的新的算法模型,对成像数据的噪声进行抑 制实现数据优化。实验结果表明,所提出的模糊多目标优化算法模型有较强的抑制噪声能 力,理论和实验有较好的一致性。     

影响油罐电位的输油参数分析

目前,油库、储运公司改扩建工程较多,不可避免对工艺流程进行调整,依据液体静电产生原理,应用高斯定理和欧姆定律等理论,分析油罐注油过程中油面电位以及时间与管径、流速等各参数之间的关系,针对管径不变流速变化的情况,进行实验分析,在不对管路进行整改,仅对泵进行重新设计优选时,对如何控制罐内电位的安全,提出参考方案,对油库改扩建工程有一定的指导意义。     

联合战役油料输送系统模拟模型及优化研究

油料输送是联合战役油料保障中的重要环节,其本质是一个受多种随机因素影响的复杂过程。以运筹学的排队论为建模指导思想,将联合战役油料输送视为一个由多个子系统组成的排队系统,在这一系统中有活动实体(油料)在其中流动。对此动态过程进行模拟分析,结合优化技术,定量分析各种输送方案的军事经济效益,为组织计划联合战役油料输送提供有效的决策支持。     

弹药装载的构造型启发式算法研究

多约束条件下的弹药装载问题是一个复杂的组合优化问题,属于NP-完全问题,其求解是很困难的,所以在实际应用中,往往采用一些启发式算法来求解。本文在考虑弹药装载中各类约束条件的情况下,构建了弹药装载优化模型,提出了一种弹药装载的构造型启发式算法。该算法考虑了装载方向、重量、弹药箱装入顺序和装载位置以及运输工具装载平衡等因素,并通过算例检验,说明了该算法在弹药装载中应用的有效性。     

多站空情航迹优化及分类指挥决策方式研究

空情是防空指挥的依据,本文提出了集团军防空兵利用本级多站空情,优化二次空情航迹的Fourier分析法,通过处理S项后的高频项,分离干扰等“噪声”过程,为反空袭指挥决策提供合理空情。当大批空中目标来袭时,依据处理的多批多站空情,集团军防空兵如何实现新的分类指挥,在文[1]基础上,本文引入等混合聚类法这一新的批次分类模式,对批次多因素分类,此法控制参量多、收敛速度快,使分类指挥决策的时效性得到提高,并结合示例计算与对比。     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。