改进类电磁算法在武器目标分配问题中的应用

通过基于级数的粒子编码变换方法,将武器目标分配问题的约束条件进行了化简.对原始类电磁算法,在种群初始化、局部搜索、合力计算以及粒子移动等各步骤对其进行改造,使之适应武器目标分配问题的整数解空间.最后通过数值实验验证了该改造后算法解决武器目标分配问题的有效性.     

调炮精度检测中双经纬仪优化布站方法

针对“双经纬仪法”检测调炮精度中随机布站使测量系统达不到最佳测量精度的问题,提出了一种优化布站方法.根据火炮调炮范围确定了调炮精度检测中的测量区域,推导出了双经纬仪测量系统对于该测量区域的平均测量不确定度公式.结合某型火炮设计了基于遗传算法的具体优化过程,对测量系统的3个位置参数进行优化,得到最佳测量布局,并通过仿真试...     

约束总体最小二乘空间配准算法

相对于单个雷达而言,组网雷达能显著提高其融合系统的性能,但是在随机误差较大情况下,由于空间配准精度往往较低,其融合性能会显著下降.在忽略模型线性化误差的情况下,分析出这一缺点出现的原因是量测方程的系数矩阵中存在误差,进而利用系数矩阵误差存在统计相关性的特点,提出一种基于地心地固坐标系(ECEF)的约束总体最小二乘算法进...     

基于聚类算法的多无人机系统任务分配

针对现有任务分配方法在任务点较多时不易解算,且计算量大的问题,提出了基于模糊C-均值聚类算法的多无人机系统任务分配方法.首先,利用模糊C-均值聚类算法得到的隶属度矩阵对任务点进行初始分配;其次,针对基于空间划分聚类可能造成各UAV任务不均衡的问题,设计任务的局部优化调整规则;最后,结合单旅行商问题,利用Tabu Sea...     

自适应旁瓣对消分析与仿真

实际中由于多种因素的存在使得对消性能下降,以最小均方准则下的旁瓣对消原理为基础,详细分析了实际中几种重要的因素对自适应旁瓣相消性能的影响,包括辅助天线中信号分量、主辅通道响应不一致、主辅天线间距的影响,最后通过仿真验证了旁瓣对消性能。结果表明,旁瓣对消系统可以有效地抑制有源干扰信号的影响。     

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.     

基于遗传算法的跳频通信侦察技术

为了识别跳频序列,提出了采用遗传算法并结合跳频信号特点来完成跳频序列的分析与重组,从而实现跳频信号的侦察。在采用传统遗传算法的基础上,针对序列特点提出了5种改进手段,从而大大提高了算法的效率和可用性。最后利用采样的语音信号,对分析与重组过程进行模拟来验证算法的可行性。     

基于协商的Agent资源冲突消解算法研究

针对分布式规划系统中Agent计划的资源冲突问题,研究了资源冲突的分类;基于Agent协商理论,从资源最优配置的角度,论证了最优的协商策略,提出了可重复利用的不可分享型资源的冲突消解算法,较好地解决了Agent分布式规划中出现的一类资源冲突问题。算例表明,给出的冲突消解算法是有效的。     

A genetic algorithm with neighborhood search for the resource‐constrained project scheduling problem

The resource‐constrained project scheduling problem (RCPSP) consists of a set of non‐preemptive activities that follow precedence relationship and consume resources. Under the limited amount of the resources, the objective of RCPSP is to find a schedule of the activities to minimize the project makespan. This article presents a new genetic algorithm (GA) by incorporating a local search strategy in GA operators. The local search strategy improves the efficiency of searching the solution space while keeping the randomness of the GA approach. Extensive numerical experiments show that the proposed GA with neighborhood search works well regarding solution quality and computational time compared with existing algorithms in the RCPSP literature, especially for the instances with a large number of activities. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。