多平台雷达有源干扰资源分配算法

根据现代干扰机特点,建立"多对多"雷达有源干扰资源分配数学模型,结合分配算法的具体应用环境,提出了基于多Agent分布协同拍卖的雷达干扰资源分配算法,实例表明该方法可行。     

求解WTA问题的智能算法评价准则

目前求解火力优化配置(WTA)问题的智能算法层出不穷,急需统一的算法评价准则来比较各算法的寻优能力,以得到相对更高精度、更高效率的算法.针对上述问题建立了完善的评价准则体系,从算法代码编制质量、算法精准度和算法执行效率3个方面对智能算法的寻优能力深入讨论,并给出了2个标准测试模型及其初始化参数.实例说明本评价准则科学合理,具有很高的实用价值.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

一种新的批处理常模算法

详细分析了传统批处理常模算法的缺点,提出了一种新的批处理常数模算法——基于共轭梯度方向的批处理常模算法(CG-BPCMA).仿真结果表明,与最陡下降批处理常模算法(SD-BPCMA)和牛顿方向批处理常模算法(NT-BPCMA)相比,提出的新算法有效地克服了SD-BPCMA和NT-BPCMA的缺点,不仅获得了较低的算法复杂度,而且能快速收敛到常模代价函数的最小值点.     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器

针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。     

一种模拟退火伪并行遗传算法

借鉴模拟退火算法的局部搜索能力,结合并行计算的思想设计了一种采用模拟退火机制的实数编码自适应交叉、全概率变异伪并行遗传算法,最后用这种方法对典型的多峰值函数求极值,并和基本遗传算法进行比较,结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,能够更有效地克服早熟收敛问题。     

Network disconnection problems in a centralized network

We consider three network disconnection problems in a centralized network where a source node provides service to the other nodes, called demand nodes. In network disconnection problems, each demand node gets a certain benefit when connected to a source node and a network attacker destroys edges to prevent demand nodes from achieving benefits. As destroying edges incurs expenses, an attacker considers the following three different strategies. The first is to maximize the sum of benefits of the disconnected nodes while keeping the total edge destruction cost no more than a given budget. The second is to minimize the total destruction cost needed to make a certain amount of benefits not accomplished. The last is to minimize the ratio of the total destruction cost to the benefits not accomplished. In this paper, we develop exact algorithms to solve the above three problems. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

SPH算法在超高速碰撞数值模拟中的应用

采用大型动力学软件Ls-dyna中的SPH求解器,对球形弹丸超高速碰撞靶板的过程进行数值模拟。给出由于碰撞速度不同,而引起的不同的碎片云图像,以及不同的靶板破碎孔的尺寸。同时模拟了入射角度不同,而得到不同的超高速碰撞物理过程。初步分析结果表明数值模拟结果是合理的,较清晰地模拟了超高速碰撞下碎片云的生成、膨胀过程。另外,通过数值模拟结果与实验结果的比较分析,表明SPH方法得到的结果能描述相应的超高速碰撞现象。所以采用SPH算法针对超高速碰撞物理过程进行数值模拟是可行的。     

粗糙模糊C-均值算法及其在图像聚类中的应用

提出一种新的粗糙模糊C均值算法(RFCM),该算法基于粗糙集的上、下近似的概念改进了FCM的目标函数,从而改变了隶属度函数的分布,使得隶属度函数的分布更加合理,同时RFCM的时间复杂性比FCM更低。将RFCM用于图像的聚类,相对于FCM算法,图像的边缘更光滑,同时对初始隶属度矩阵敏感度更低。该算法具有较好的稳定性,是一种实用的算法。