基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。     

基于改进粒子群算法的地空导弹使用保障设备优化配置

地空导弹使用保障过程复杂,很难有效地对使用保障设备进行优化配置。结合地空导弹使用保障需求以及其使用保障作业流程的特点,构建地空导弹使用保障设备优化配置模型。该模型属于典型的NP难问题,基于此提出以改进的粒子群优化方法对模型进行求解。新的粒子群优化方法中,将粒子线性移动改进为非线性移动方式,有效提高粒子的全局搜索能力。粒子的编码方案首次采用位移向量表达方式,并提出一种新的粒子修复策略,有效地简化了模型的求解过程。给出算例并且设计了对比实验。实验结果表明本文方法能够解决地空导弹使用保障设备的优化配置问题,并且对于其他资源配置问题求解也具有重要的参考意义。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

动态WTA问题的混沌人工鱼群算法

针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

创造性思维粒子群优化的武器目标分配

现代战争特点为防空作战中武器目标分配(WTA)问题的求解效率和质量提出了新的需求和挑战.建立了WTA问题模型,并选择粒子群优化算法(PSO)求解模型.针对PSO算法在求解WTA模型中出现的早熟收敛特性,从认知心理学角度进行分析,将创造性思维(CT)引入PSO的速度更新公式中,提出了一种基于创造性思维的PSO算法CTPSO.针对WTA模型的离散性特点,设计了编码与解码策略,及位置和速度矢量的离散化运算规则.实验证明了CTPSO算法在WTA问题求解质量和求解效率方面的优越性.     

多阶段任务系统可靠性并联冗余优化模型

多阶段任务系统是一类普遍存在的复杂系统,研究其可靠性冗余优化对于该类系统设计具有重要的参考价值。针对多阶段任务系统的可靠性并联冗余优化问题,提出了采用冗余故障树和冗余BDD来描述系统冗余结构的方法。给出了冗余模块在多阶段任务系统中的可靠度计算方法,建立了整个冗余多阶段任务系统可靠度计算模型。在此基础上以费用最小为目标,构建多阶段任务系统可靠性冗余优化模型,并应用微粒群算法对模型进行求解。算例验证了模型的合理性及算法的有效性。     

基于灰色理论的电子系统状态预测方法

电子系统的状态预测是利用其历史信息来实现系统未来状态和趋势的估计,以防止灾难性故障的发生,对于推动视情维修具有重要意义。针对典型模拟滤波电路,通过分析其关键测试信号的特点,研究了基于灰色理论的状态预测方法,并针对该预测模型的不足,设计粒子群算法选择最佳预测维数,设计新陈代谢法使该模型参数在线改变,从而建立符合电子系统信号特点的灰色预测模型。将该模型与ARAM模型比较,实验结果验证了该模型具有较好的状态预测精度和预测性能。