改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

基于改进二进制蝙蝠算法的装备资源保障规划

针对联合作战环境下的装备资源精确保障协同规划问题,考虑以所有保障任务完成时间最短为目标,以保障任务的执行时序和资源需求、保障编组占用冲突,以及资源平台能力更新机制等复杂条件为约束,构建数学模型,提出了基于动态列表调度(Dynamic List Scheduling,DLS)和自适应进化变异二进制蝙蝠算法(Adaptive Mutation Binary Bat Algorithm,AMBBA)的混合装备资源协同保障规划方法.通过动态列表调度选择当前执行保障的任务,在二进制蝙蝠算法寻优中引入自适应学习因子以平衡全局搜索和局部搜索能力,通过在当前可用资源集中搜索最优解为选定任务分配资源,以复杂地域联合作战为例仿真并验证规划效果,结果显示,所提方法可对大规模装备资源协同分配保障问题进行精确高效求解.     

NORX算法中非线性组件的移位参数选取准则研究

NORX算法是进入凯撒竞赛第三轮的15个认证加密候选算法之一,该算法的唯一非线性组件由异或、与和移位操作组成。从非线性逼近和循环分析两个密码学性质研究移位参数的选取准则,证明了可变移位函数的非线性逼近概率为三值函数,并得到了移位参数取1时具有最佳的非线性逼近性质;给出了可变移位函数的循环概率表达式,并证明了对于任意非零的移位参数其最大循环概率均相同。由上述分析结果可知,NORX算法中非线性组件的移位参数取1时达到了最佳的非线性逼近和循环性质。该结果可应用于NORX算法的安全性分析中,同时也能为设计类似算法提供理论指导。     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

一种弹道外测数据的野值处理方法

为抑制弹道外测数据中异常值的影响,设计了一种基于最小二乘趋势项建模与一阶差分还原的联合野值处理方法.该方法基于最小二乘原理建立了外测数据趋势项多项式的一般模型;利用一阶差分处理化斑点型野值为孤立型野值,在简化野值类型的同时又降低了野值的处理难度;最后引入肖维涅准则进行野值检验剔除,并积分还原得到便于后续分析的外测数据.仿真算例结果对比表明,该方法简便易行,在不破坏原始数据有用信息前提下,可抑制复杂类型野值的影响,取得较好的处理效果.     

基于改进粒子群算法的岛礁孤立多能源军事供电系统运行优化研究

为更好地发挥岛礁孤立多能源军事供电系统的保障效能,合理使用储能蓄电池,尽量延长蓄电池使用寿命,提出了一种蓄电池折旧成本模型,建立了包括发电成本和蓄电池折旧成本的多能源供电系统运行优化模型.针对传统粒子群算法求解优化模型易出现"早熟收敛"的缺点,提出了改进的粒子群算法.该算法利用最大速度线性递减方法,早期采用惯性权重自适应来平衡全局寻优能力和算法收敛精度之间的矛盾,后期增加压缩因子来加强算法的收敛速度.最后,以某岛礁孤立多能源军事供电系统为例,验证了模型的有效性和算法的性能,可为岛礁多能源供电系统运维人员制定系统运行策略提供指导.