混合隔振系统中电磁作动器的优化设计

由于混合隔振系统中的电磁作动器对电磁力、体积重量、损耗等指标有着严格的限制,因此电磁作动器的优化设计显得十分重要。为此,提出了电磁作动器系统参数(包括几何尺寸参数和电参数)的优化设计方法,推导了电磁作动器总损耗与系统参数间的关系。通过有限元分析软件ANSYS中的优化设计模块,使用ANSYS参数化设计语言建立了在保证电磁力及体积限制条件下,以总损耗最小为目标函数的三维参数化分析模型,多次循环迭代求解后得到了较为优化的系统参数。仿真及实验结果表明:按照该方法设计的电磁作动器能够满足各项设计指标要求,且性能比其他参数下更为优化。     

基于改进单亲遗传算法的军事物流中心选址问题研究

为了有效求解军事物流中心选址问题,在单亲遗传算法加入模拟退火选择操作,与倒位算子和非均匀变异操作相结合,构建了退火单亲遗传算法。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,确保了种群的多样性。计算结果表明该方法可有效求解选址问题,取得较一般遗传算法更优的结果,算法的搜索效率和收敛概率均得到大幅度提高。     

基于遗传算法的应急物流多设施选址模型研究

在现有研究的基础上,建立了应急物流多设施选址模型。在模型建立过程中除了考虑距离这一基本要素,还考虑了流量与安全性等道路特性,并将其转换为道路的综合权值,使模型更具现实意义。采用遗传算法求解,使该问题的求解过程得到简化。最后用实例对模型进行了验证分析,说明该模型的合理性。     

论国际贸易中转基因食品的标识政策

近年来,各种食源性公共卫生危机引发了社会公众对转基因食品安全性的关注。转基因食品的生产方与消费方对转基因食品的安全性各执一词,尚未有足够的科学证据证明转基因食品的安全性或危险性。转基因食品的标识政策应运而生,一方面允许转基因食品的商品化,另一方面要求转基因食品明确标识,以保障消费者的知情权与选择权。研究当前主要标识管理政策,分析我国的转基因食品标识政策具有重要的现实意义。     

不确定多属性决策的单目标优化方法研究

运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。     

威胁联网下低空突防航路规划研究

分析了威胁联网下信息交流和资源共享对飞行航路规划的影响;针对威胁联网,制定相关的威胁体相互支援表,采用遗传算法进行低空突防航路规划.通过仿真计算证明,此方法规划出的飞行航路能有效提高威胁联网下的战斗机低空突防安全性,为航路规划提供了一种新思路.     

基于自适应遗传算法的配送型多级库存优化研究

研究了由1个战役仓库、多个战术仓库组成的配送型系统的优化问题,建立了战术仓库使用经济订货批量策略和战役仓库采用4种不同订货策略时的模型,并采用自适应遗传算法实现了模型的求解,实例验证了模型及算法的有效性。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

杂合数据的粗糙集属性约简方法

针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法.首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义.为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分.之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果.实验结果表明了本算法的合理和有效性.     

目标打击任务中多弹型的火力配置模型及优化计算

目前对于单弹型火力配置问题的解决方法比较成熟,但在现代战争中,经常是多种弹型联合使用,因此需要对多类型的导弹火力配置进行探讨。这里针对多种不同类型的导弹毁伤多个目标的问题进行具体分析,建立了导弹突击目标火力配置的数学模型。根据模型的特殊性,灵活运用遗传算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。