基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。     

近空间飞行器固体火箭助推器/助推弹道总体设计优化

研究一种近空间飞行器的固体火箭助推器/助推弹道总体优化问题.在选定喷管构型、推进剂、壳体材料、绝热层材料及药柱结构的前提下,建立包含热力学分析与计算、质量分析与计算、气动力分析与计算和弹道设计与计算的系统分析模型,采用一种基于可行性规则与结合模拟退火的混合粒子群优化算法求解最优解.优化结果表明建立的系统分析模型和采用的...     

基于优化算法的Free-form型机床各轴.运动方程及其对齿面误差的影响

以No.116铣齿机为例,通过推导传统摇台型机床、Free-form型机床中的坐标变换矩阵,根据运动等效转换的原则,应用最小二乘优化原理,用多项式拟合出Free-form型机床各轴的运动方程.通过算例分析,传统摇台型机床与Free-form型机床中的坐标变换矩阵高度吻合,用各轴运动方程在CATIA软件中虚拟加工出的螺旋...     

一种加速收敛的LDPC码译码算法

对高斯信道下LDPC(Low-Density Parity-Check)码的传统的译码算法进行分析,指出影响收敛速度的原因,并提出了一种基于整数运算的加速收敛的LDPC码译码算法。该算法融合分层译码(Layered Belief Propagation)算法、带偏移量的最小和算法(Offset Min-Sum)以及量化的优势。仿真验证表明该算法有效地减少了译码复杂度,加速了译码收敛,且性能上同传统的量化最小和算法相比没有下降。     

基于混合粒子群算法的软硬武器协同反导决策

以单舰使用软硬武器对抗末端飞行的反舰导弹为背景,在对软硬武器抗击反舰导弹存在相互干扰进行分析的基础上,为了最大程度地减小干扰,取得最大的作战效果,建立了单舰协同使用软硬武器分层防御反舰导弹的模型.这是一个多阶段单指标方案优选问题,使用混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明:该算法可以找到合理的、满足要求的反导方案,而且计算方便.     

基于NCS算法SAR成像效果仿真分析

针对SAR斜视状态使用CS算法对地面目标成像展开分析,重点分析了改进的NCS算法在处理高阶相位耦合方面的优势,按照改进的NCS算法对地面目标回波信号的成像过程进行了分析,使用计算机仿真验证了高阶耦合项位、残余相位误差随斜视角的变化关系,分析了目标回波聚焦效果,对实地模拟目标进行了成像仿真。     

基于遗传算法的装备使用保障费用灰色组合预测

针对目前对武器装备寿命周期费用估算建模难以实施的情况,以准确预测武器装备寿命周期费用的主要组成部分—装备使用保障费用为出发点,依据装备使用保障费用的特点建立了装备使用保障费用的灰色组合预测模型,指出了用蚁群算法优化组合权系数的不足,并提出了新的优化方法—遗传算法。最后,结合实例验证说明了该模型的预测效果优于蚁群优化的方法,为准确估算武器装备寿命周期费用提供了依据。     

基于TS201S的分段谱相关算法SSCA的实现

分段谱相关函数算法SSCA(Strip Spectral Correlation Algorithm)是一种实用的高效循环谱估计算法,对循环平稳信号的检测和参数估计的硬件实现具有重要意义。利用信号的循环平稳特性能很好的抑制平稳噪声和干扰,实现低信噪比条件下信号检测与参数估计。文章以SSCA的ADSP TS201S的实现为研究重点,分析了实时运算时各参数的选取依据,讨论了工程实现的难点和解决方案,并给出了程序的优化方案,为循环谱的工程应用打下坚实的基础。     

军队人力资源培训问题的整数线性规划模型

文章研究了军队人力资源培训问题,并基于时间和费用两个指标,建立了一个满足培训时间约束且费用最省的0-1整数线性规划模型,给出了基于Lagrange松驰分解的模型求解算法。在算法中,采用一种简单可行的Lagrange乘子更新方法代替传统的次梯度法。另外,文章证明了算法获得最优解的两个充分条件,计算实例初步表明给出的算法是行之有效的。     

Algorithms for the multi‐item multi‐vehicles dynamic lot sizing problem

We consider a two‐stage supply chain, in which multi‐items are shipped from a manufacturing facility or a central warehouse to a downstream retailer that faces deterministic external demand for each of the items over a finite planning horizon. The items are shipped through identical capacitated vehicles, each incurring a fixed cost per trip. In addition, there exist item‐dependent variable shipping costs and inventory holding costs at the retailer for items stored at the end of the period; these costs are constant over time. The sum of all costs must be minimized while satisfying the external demand without backlogging. In this paper we develop a search algorithm to solve the problem optimally. Our search algorithm, although exponential in the worst case, is very efficient empirically due to new properties of the optimal solution that we found, which allow us to restrict the number of solutions examined. Second, we perform a computational study that compares the empirical running time of our search methods to other available exact solution methods to the problem. Finally, we characterize the conditions under which each of the solution methods is likely to be faster than the others and suggest efficient heuristic solutions that we recommend using when the problem is large in all dimensions. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006.