改进的微分进化算法求解空战火力分配问题

为了提高空战火力分配问题的求解性能,提出了一种新的基于微分进化算法的求解方法.首先介绍了基本微分进化算法求解火力分配问题的思路;然后指出了基本微分进化算法存在的不足,并进行了必要的改进;接着给出了改进的微分进化算法求解空战火力分配问题的一般流程;最后进行了遗传算法、基本微分进化算法对比测试,结果表明改进的微分进化算法对于求解空战火力分配问题更加有效.     

震惊人类的基因武器

人类基因像是美丽的天使,它创造了无数的生命奇迹。在人类基因组中,蕴涵有生、老、病、死的绝大多数遗传信息,破译这一“天书”,无疑使得人类进入了生物和生命进化的更高层次,因此它被喻为生物学的“圣杯”。     

程序进化器

研究用模拟进化方法进行程序设计的途径。构造了以形式文法为遗传表示的程序进化器,提出了这个进化器使用的有关算法。本文用程序进化器解决了人工蚁问题。     

利用动态规划原理实现多冲量最优交会问题

多冲量最优交会问题是航天领域非常重要的一个研究方向,从运筹学角度将此问题转化为一个多阶段多维动态规划问题,并着重对多阶段二维动态规划进行分析研究。在给出状态方程及指标函数递推公式的基础上,得到了两冲量和三冲量交会问题最优解的求解算法,之后分别通过实例验证了算法的有效性。对于以地心角等参数为决策变量的更高维问题,讨论了利用进化算法等降维方法实现多维动态规划的思想。     

神经网络架构搜索研究进展与展望

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。     

基于多模态多目标进化算法的无人机三维路径规划

侦察无人机的三维路径规划不仅要考虑续航能力,还要考虑安全性。针对复杂的侦察环境,通过地形建模和威胁建模来模拟侦察无人机的三维飞行环境,并以油耗和威胁作为优化目标,最后使用多模态多目标进化算法来对其进行求解。实验结果表明,对于能耗和危险程度之间的目标冲突,所提算法能够提供多种有效决策支持。另外,当能耗和危险程度相同的情况下,相比于现有研究,可以提供更多等效方案供决策者根据实际环境作出最合适的决策。     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于能力的武器装备组合规划模型与算法*

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和NSGA-II的求解算法,获得模型的Pareto解;最后通过TOPSIS方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例,验证了本文所提模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

文章编号：基于多目标进化搜索算法的AUV地磁仿生导航方法

针对水下自主航行器(AUV)地磁多参量多目标搜索的问题,提出了一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。     

地磁仿生导航的多目标进化搜索算法

针对水下自主航行器地磁多参量多目标搜索的问题,提出一种基于磁趋势敏感的多目标进化搜索算法。在进化算法的结构下,利用地磁场参量与导航路径的约束关系,以磁趋势敏感作为后验评估准则,建立导航模型,使得地磁多分量伴随航行器的运动同时同地收敛至各自目标值,实现导航目的。通过与六边形路径搜索算法的仿真对比,验证了多目标进化搜索算法的有效性和优越性。