基于遗传算法的虚拟物流联合库存控制研究

针对随机需求条件下的虚拟物流库存控制问题进行了深入研究，提出了一种新的联合库存控制策略——（T，S，s）策略，建立了相应的库存成本模型，并构造遗传算法对模型进行求解。结果分析表明，所提出的（T，S，S）联合库存控制策略是有效的。     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。     

基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

基于GA-BP网络的LFM信号脉冲压缩

为了改善线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号脉冲压缩输出的性能,研究了误差反向传播(back propagation,BP)神经网络在线性调频信号脉冲压缩中的应用。采用遗传算法(genetic algorithm,GA)对BP神经网络的连接权值进行训练学习,该算法可克服BP网络容易陷入局部最优的缺点。仿真结果表明,GA-BP网络具有较快的收敛速度和较好的数值稳定性,在信噪比损失小于1dB的条件下,可获得60dB左右的输出主旁瓣比。     

一种基于麻雀搜索算法的空中目标意图预测方法

针对BP神经网络（BPNN）的分类性能和遗传算法（GA）的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。     

基于改进遗传算法的协同发射控制软件设计

根据火箭炮武器系统多弹种协同发射的需求,分析了现有发控软件的不足和设计多弹种协同控制软件过程中存在的问题。采用设定禁忌搜索表的改进遗传算法,通过对基因编码、交叉等过程最终实现对多型火箭弹时序协同问题的求解。在此基础上设计的火箭弹协同控制模块的软件架构,为后续实现多种火箭弹协同发射的方式提供了有力支撑。     

基于战例数据的制胜要素选择方法

针对战争制胜机理定量研究需求,提出了一种基于混合评估的制胜要素选择算法。针对战例数据特点,该算法选择两种过滤方法分别从不同方面对要素全集进行评估排序而后加权得到综合排序结果;将结果作为遗传算法的初始种群,而后以分类精度作为个体适应度函数。选择几种典型的分类器综合比较,筛选出规模较小、性能较好的要素子集。测试结果表明,该算法不仅能有效地减少要素子集规模,还可以进一步提高制胜机理分析模型的准确率和效率。     

航空发动机分布式系统解耦控制研究

航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。     

基于改进NSGA-II的雷达通信一体化信号功率优化设计

为提高雷达通信一体化功率资源的利用率,提出一种OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing正交频分复用)一体化信号功率控制方法。根据OFDM分集特性,建立雷达互信息及通信容量与子载波功率间的多目标函数。通过改进初始种群生成及自适应选择交叉算子提高NSGA-II(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)第二代非支配排序遗传算法）的收敛速度。基于改进算法求解多目标函数的非支配解集,确定下一时刻各子载波功率分配策略。仿真证明,在有限的功率资源下自适应分配子载波功率能够提升一体化系统性能。