基于贝叶斯混合博弈的空袭火力资源分配决策模型

从博弈论的角度出发研究空袭火力资源的分配问题,针对空袭编队和防空火力单元攻防对抗过程中存在的不确定性、静态性以及动态性,建立基于贝叶斯混合博弈的空袭对抗火力分配模型。通过构造贝叶斯混合博弈树,采用逆向回溯法分别建立不同的博弈分析模型,利用混合粒子群算法求解那什均衡。仿真结果表明:以博弈论为背景研究空袭作战火力分配问题,符合真实的作战坏境,有效性好,有较高的理论应用价值。     

一种时频混叠的欠定混合通信信号盲分离算法

针对衰减-延迟欠定混合通信信号的盲分离问题,提出了一种基于子空间最小距离的源信号估计算法,通过计算观测信号到混合矩阵列矢量张成子空间的距离,估计任意时频点同时存在的源信号数目以及当前源信号对应的混合矩阵列矢量,把欠定混合问题转化为超定问题,然后通过计算Moore-Penrose逆矩阵求解源信号,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性。     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

一种基于延迟的仿真交互可信度贝叶斯评估方法

交互行为是分布式虚拟环境仿真推进的基础,交互行为可信对于系统正常运行至关重要。针对交互行为可信性问题,提出了一种基于延迟的交互可信度概率模型。从交互可信度定义出发,明确了交互可信度的内涵及判断标准,分析了交互可信度的先验分布,在此基础上通过贝叶斯方法得到仿真交互可信度的后验评估结果。该方法在降低系统监测负载的同时保证了交互可信度计算的实时性,为仿真系统可信度问题提出了一种新的思路和实用方法。