均衡聚类市场拍卖机制的异构无人机集群任务规划方法

针对大规模异构无人机集群的全局任务规划问题,提出一种基于均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法。对无人机群协同合作完成任务的场景进行分析,综合任务聚类和无人机联盟的优势,建立了通用性较高的任务规划模型。考虑到对无人机群负载均衡的需求,融合和改进了K-means聚类算法和市场拍卖机制,形成一种综合考虑路程消耗和任务消耗的均衡聚类市场拍卖算法。在拍卖过程中引入平衡参数,通过计算旅行商问题来修正平衡参数,保证无人机群在负载均衡的同时整体成本不断降低。仿真结果表明,使用均衡聚类市场拍卖机制的任务规划方法能够在较短时间内完成异构无人机群的复杂任务规划,保证无人机群负载均衡的同时,整体成本和总时间上也有较好表现,具有一定的实际应用价值。     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断

以舰艇防空作战目标选择决策和规划需求为背景,针对萤火虫算法求解精度不高且收敛速度较慢的问题,提出可动态调整步长的改进萤火虫优化算法。在改进萤火虫优化算法的基础上,建立基于改进萤火虫优化算法的BP神经网络目标群威胁判断结构模型。通过改进萤火虫算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,能够更好地预测测试集。实验结果表明,该方法可快速、准确地实现目标群威胁判断。     

基于变异离散粒子群的协同空战攻击决策算法

为了提高智能协同空战攻击决策算法性能,将变异策略引入到DPSO(Discrete Particle Swarm Optimization)协同空战攻击决策算法中,提出了一种新的基于变异离散粒子群(Mutation Discrete Particle Swarm Optimization,MDPSO)的协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。采用对比实验方法,基于准确性、可靠性和快速性等关键性能指标,分析比较了基于MDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法,验证了基于MDPSO的协同空战攻击决策算法有着较好的综合性能。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

基于混合粒子群优化的多目标决策新方法

多目标优化问题中的一个关键在于合理地评判各有效解的优劣。通过引入灰色系统理论中灰色关联度的概念作为评判准则,结合粒子群优化算法进行有约束多目标规划问题的研究。提出了一种新的不可行解的保留策略,进化过程中以此策略保留适量的不可行解,有利于增强对约束边界附近可能的最优解的搜索,同时,针对粒子群优化算法的容易陷入局部最优的缺点,实现了以粒子群优化为载体的混合算法:即对全局极值邻域进一步混沌搜索寻优。仿真结果表明改进的算法对多目标决策问题是有效的。     

基于粒子群优化的稀疏分解最优匹配原子搜索算法

信号的稀疏分解能得到信号的稀疏表示形式,便于进一步处理,但其计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单,易于实现,且搜索效果好.把粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求.实验证明,此方法切实可行.     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。