面向C程序的测试用例自动生成实现

软件测试工具很难达到通用的目标,大多数该类工具都是具体针对某一种或几种程序语言的.对于目前我军常用的程序编写语言开发相应的软件自动测试工具是十分必要的.介绍了一个面向C程序的测试用例自动生成系统,重点阐述了其系统结构的构成以及所采用的一个新的搜索寻优算法.该算法有效地改善了前有算法的一些缺陷,显示出不错的效果.     

反舰作战中舰机协同对海搜索研究

为了提高导弹的作战效能,优化导弹攻击程序,分析了目标在水面上的散布规律,通过非线性规划的方法优化了直升机起飞时机,建立了舰艇机动模型,得出了使用舰舰导弹攻击条件下的优化搜索方案,以期为作战部队制定作战方案提供参考.     

对地观测卫星动态能力评估系统

为解决卫星系统的顶层设计和规划论证问题,提出一种基于任务规划的对地观测卫星动态能力评估方法,设计实现了相应的对地观测卫星动态能力评估系统。介绍了该系统的总体结构和功能,设计了适用于多星任务规划问题的变邻域禁忌搜索算法,最后总结并展望了系统未来的应用前景。     

基于模糊AHP的多目标反潜直升机搜索方式优选

战术背景下的多目标方案选择是战术行动的关键,且具有一定的不确定性和模糊性.针对多架反潜直升机配合搜索的特点,研究了基于模糊层次分析法的搜索方案优化选择方法,并在实际仿真数据的基础上验证了方法的可行性和有效性.结果表明,基于模糊层次分析的方案优化方法比较符合本领域的特点,与常用的多目标优化方法相比,在具有模糊性和不确定性的智能化作战指挥决策中具有更好的实际应用价值.     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

基于改进灰狼优化算法的地面目标最优瞄准点选择方法

针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法（improved grey wolf op timization,IGWO）选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略（dimension learning-based hunting,DLH）,为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。     

时间Petri网和启发式搜索在流程调优中的应用

本文利用时间Ｐｅｔｒｉ网对流程调优问题进行建模,和人工智能上的启发式搜索算法,进行求解,这就把时间Ｐｅｔｒｉ网和启发式搜索结合起来,可解决一些较为复杂的流程调优问题。     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。