一种利用精英保留改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。     

基于遗传算法的低探测概率稳态滤波器优化

低探测概率机动目标跟踪α-β-γ滤波器收敛速度和精度是一对难题.通过对目标机动域的划分,提出基于遗传算法稳态α-β-γ滤波器的参数优化.在滤波计算中,根据目标机动估计值并结合跟踪波门的设定实时调整滤波器参数.通过在目标位置信息可测条件下的稳态滤波仿真表明,经优化的α-β-γ滤波器跟踪精度和收敛速度显著提高,较好解决了滤波环境恶劣时稳态滤波跟踪问题.     

融合与协同

党的十七大报告全文两万八千字，“融合”这个词出现了两次。除了讲到“军民融合”，还提出“大力推进信息化与工业化融合．促进工业由大变强，振兴装备制造业”。让我们感受到“融合”二字是国防科技工业走向现代化的路径。     

基于遗传算法的自航水雷航路规划

自航水雷在执行任务时需要装载根据战场环境预先规划好的最优路径,路径的优劣直接决定了自航水雷的作战效率.采用遗传算法进行自航水雷航路优化,算法利用极坐标描述威胁位置和航路点,将航路编码由二维缩减至一维,降低了搜索空间,提高了优化效率.对算法进行了相应的仿真,仿真结果表明,编码方式提高了优化效率,得到的航路有效地规避了威胁.     

基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。     

多级电磁线圈发射器时序触发策略研究

为优化多级同步感应线圈电磁发射器(SICEML)性能,以提高发射速度和能量转换效率为检验指标,以影响上述指标的触发时序为优化对象,采用遗传算法建立了单级同步感应线圈型电磁发射器触发位置优化数学模型,计算出了最佳触发位置,通过数值和有限元两种仿真系统对优化结果的正确性进行了验证；采用该方法对两级以及10级同步感应线圈型电磁发射器的触发时序进行了优化研究,并进行了仿真验证；为解决了仿真系统误差的问题,提出采用动子线圈在各级的触发位置和速度作为控制因素的双控触发方式,并研究分析了仿真过程中触发开关的随机抖动对出口速度误差的影响。     

基于分布式网络化指控体系的协同跟踪设计

针对当前干扰防空环境下的作战特点，通过对网络化作战需求的分析，建立了一种分布式的网络化指挥控制体系架构，并结合协同跟踪的具体作战运用，设计了基于此分布式体系的协同跟踪作战流程，并建立了效能验证模型。对比一般的集中式指挥控制体系，基于分布式的体系具有生存性强、作战使用效能高的特点。     

遗传算法在导弹火力分配中的应用

遗传算法(genetic algorithms)是一种借鉴生物界和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已经得到广泛研究和应用.详细介绍了一种遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明遗传算法更能有效快速地找到最优火力分配方案.