基于多模态多目标进化算法的无人机三维路径规划

侦察无人机的三维路径规划不仅要考虑续航能力,还要考虑安全性。针对复杂的侦察环境,通过地形建模和威胁建模来模拟侦察无人机的三维飞行环境,并以油耗和威胁作为优化目标,最后使用多模态多目标进化算法来对其进行求解。实验结果表明,对于能耗和危险程度之间的目标冲突,所提算法能够提供多种有效决策支持。另外,当能耗和危险程度相同的情况下,相比于现有研究,可以提供更多等效方案供决策者根据实际环境作出最合适的决策。     

基于进化规划的自适应高斯神经网络

自适应高斯神经网络能够对目标信号的功率谱有效识别特征进行自动提取和分类,但此网络使用BP算法,其误差能量函数是一个不规则的超曲面,容易陷入局部极小值.因此,提出了一种使用进化规则来设计和训练自适应高斯神经网络的新方法.该方法能够自动地确定网络的最优结构和联结权值,同时避免网络的局部优化.实验结果表明,将该方法用于被动声纳目标的分类识别,能够有效地克服局部最小问题,具有更好的识别率.     

电流密度方程的相对论协变式

从相对论协变性原理出发,得到了电流密度方程满足相对论协变性的自洽展开式.研究表明,只有在考虑了磁场对电流密度的影响情况下,才能得到电流密度四维矢量的自洽的相对论协变式.为满足相对论协变性,电流密度关于电磁场的三阶近似方程应该包括电场强度的三次方非线性项.     

基于差分进化算法的运输直升机人员装载问题

针对空中突击作战中运输直升机资源有限、人员装载需求较大的特点,在满足装载原则约束的前提下,建立了以空间利用率最大化为目标的运输直升机人员装载模型,并提出了一种动态的差分进化算法对模型进行求解.该算法对传统差分进化算法的控制参数进行调整,同时加入个体适应度参数,设计了动态精英变异算子和动态二项式交叉算子,仿真实验证明,该算法可对运输直升机人员装载问题进行有效求解.     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

与雷沃结缘:摩尔多瓦农民走上致富路

伊万耶夫是摩尔多瓦共和国伯尔兹市郊区的一名农民,原为集体农庄的一名拖拉机驾驶员。2007年,伊万耶夫购买了一台雷沃拖拉机进行田间劳作。现如今,他已经拥有了三台雷沃拖拉机和多种农机具,成了当地的"种植大户"和"农机大户"。摩尔多瓦80%的国土面积是黑土高产田,向日葵是主要经济作物,每年4月初开始播种,9月底收获,期间要进行犁地、整地、播种、喷药、除草、松土、收割、运输等作业环节。2010年年初,经过反复思量,伊     

基于进化规划的RBF网络用于二相码旁瓣优化

研究了低截获概率技术中常用的二相编码信号处理中的距离旁瓣压缩问题,采用改进的进化规划算法优化径向基函数网络,提出了一种基于改进进化规划算法的计算方法。通过对13位巴克码和31位M编码的仿真实验,表明新的方法在旁瓣抑制能力和运算速度等性能方面,都有较大的提高。     

一种新的进化规划算法

参考高斯变异算子和柯西变异算子,提出了基于学生概率分布变异的进化规划算法。学生概率分布能够衔接高斯分布和柯西分布,其性能通过改变参数n来获得。通过仿真得到了学生概率分布变异的规律。仿真表明,基于学生概率分布变异的进化算法具有较好的性能。     

城市可持续发展水平量化的探讨

本文以城市环境－经济系统为研究对象，借助系统工程多目标技术和协同论的观点，针对城市可持续发展水平的量化问题建立了功效函数和协调度函数。最后应用这两个函数分析了重庆市可持续发展状况。