自适应黄金分割法在能力评估算法中的运用研究

根据部队训练效能和部队作战能力的评估算法要求,提出在黄金分割均值法的基础上,引入自适应因子K,变成自适应黄金分割法,从而解决层次分析法计算方法复杂、黄金分割均值法计算精度不高的问题,使得能力评估的计算方法更加臻于完善。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

匈牙利算法在检查搜潜兵力指派问题中的应用

为了在对潜检查搜索中取得最佳的搜潜效果,需要根据检查搜潜方式的特点、各兵力搜索能力的不同、以及目标在各个搜索区域存在概率的大小,给不同的搜索区域指派不同的搜索兵力.在简要介绍匈牙利算法的基础上,分析了检查搜潜方式的特点,建立了该问题的整数规划模型,并举例分析说明,在VC++环境下编程实现了该算法.结果证明,运用匈牙利算法能够快速解决该问题,为实际指派搜潜兵力提供了方案决策的理论依据.     

基于优化初始聚类中心K-Means算法的跳频信号分选

提出了一种优化初始聚类中心的方法.方法通过搜索参数统计直方图峰值预估类数目,并根据峰值位置确定聚类中心大概位置.由于优化的初始类心与实际类心相隔不远,聚类迭代次数大为减少.与传统的优化聚类中心方法相比,本方法计算量更少.最后将改进K-Means聚类算法应用于跳频信号分选,仿真结果表明,分选效果良好.     

炮兵火力任务分配的优化模型

现代作战,参战兵种多,炮兵的火力单位和类型更为复杂,不同的火力单位具有不同的毁伤效果,如何用最小的代价取得最大的军事效益,是一种火力任务分配的优化问题.根据不同炮种和目标的特点,建立在一定约束条件下的炮兵火力任务分配模型,并将其转化为指派问题,运用匈牙利算法求解,达到优化分配火力任务的目的.通过仿真计算证明这是辅助指挥员进行射击决策的一种有效手段,为作战指挥理论提供了一种新的数学模型.     

小波变换在漏磁检测信号处理中的应用

在对军用装备进行漏磁无损检测时,漏磁信号中含有大量噪声,针对这种情况,介绍了小波变换消噪理论.在数字化实现中,离散小波变换是利用Mallat分解与重构算法来完成.仿真试验中,选取二阶样条小波为小波函数,对从漏磁检测装置中采集到的漏磁信号进行消噪.结果表明将小波变换应用于炮管漏磁检测中,能提高检测信号的信噪比和抗干扰能力.为漏磁信号分析、特征提取和缺陷漏磁反演打下了基础.     

基于多蚁群的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络的快速发展,对于其路由协议有了更高的要求,关键是在节省能耗的情况下提高数据传输效率.提出了一种基于多蚁群无线传感器网络路由算法,采用多种群并行搜索,并在种群中采用基于目标函数值得启发式信息素分配策略和根据目标函数自动调整蚂蚁搜索路径,利用蚁群的分布式特点,通过有限寿命蚂蚁的协作在源节点与目的节点之间的运动获取主路径和备选路径,然后根据节点信息适时更新路由表.仿真结果显示MACRA降低了能耗,延长了网络寿命.     

信息融合系统中算法管理理论研究

信息融合系统中,数据源千差万别,多种多样;而众多的信息融合算法也具有不同的适应性.通过对实验数据的分析说明了数据源以及融合算法的选择显著影响了最终的融合结果.针对数据源、融合算法和融合结果之间的关系,以优化融合结果为目的,提出了信息融合系统中算法管理(Algorithm Management)的理论,阐述了算法管理的目标、算法管理可能的方法和算法管理的实现结构.最后讨论了信息融合领域中与算法管理理论相关的其他问题.     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.