基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中，如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上，建立了导弹航路选择的优化模型，并针对导弹航路选优问题，对基本遗传算法进行了改进，提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题，得出了有效的导弹攻击航路。通过验证，说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

基于精英保留遗传算法的飞行器航路规划

将精英保留遗传算法的基本原理与飞行器航路规划问题相结合,通过采用变长实值基因编码以及特定的遗传算子,使得规划算法可以有效地处理各种航路约束条件,从而求解最优飞行航路。     

基于遗传算法的结构测试数据自动生成

生成测试数据是软件测试的主要过程,将遗传算法引入到测试数据的自动生成中,重点介绍其生成过程,并对遗传操作进行改进,在一定程度上降低算法的过早收敛性.最后构建出基于遗传算法的测试数据生成模型.并用实例证明算法的高效性.     

装备试验与评价的系统工程管理技术

试验与评价是对装备战技指标进行的全面考核与验证,涉及到多指标、多阶段、多装备层次。结合装备试验与评价的特点与需求,给出了装备试验与评价系统工程管理的概念,明确了其内涵。从寿命周期维、评价指标维和装备层次维三个角度,构建了装备试验与评价的霍尔三维结构模型(HMTE)。针对具体评价指标,对该模型的矩阵映射过程进行了阐述,实现了HMTE的具体化。最后对元模型进行了论述,并通过案例阐述了其具体形式。装备试验与评价系统工程管理方法的应用,有利于装备试验与评价的全面统筹与实施,达到降低试验总费用,提升试验总效能的目标。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

基于神经网络和遗传算法对反装甲目标威胁度评估研究

针对威胁度估计问题和装甲车辆在战场上的实际情况,运用神经网络和遗传算法理论探索反装甲目标威胁度评估问题。基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。经过验证该算法能够有效反应出反各种反装甲目标的威胁度,其稳定性、精确性也比较高。     

“互联网+”在后勤保障模式创新中的应用

本文围绕"互联网+"理念在后勤保障模式创新中建立的优势,提出了物联网、大数据、云计算应用于物流仓储、需求分析、保障计划的构想,将在实现实时感知、破除需求迷雾、促进智能决策等方面发挥重要作用。     

风扇蜗壳排气段结构优化研究

为有效降低车辆封闭式冷却风道中风扇蜗壳的空气流动阻力,提出了计算流体力学分析与遗传算法相结合的蜗壳排气段结构优化方法,建立了蜗壳结构优化模型,开发了优化算法可执行程序Control CFD.EXE。对某车辆的风扇蜗壳排气段进行了结构优化。优化后蜗壳排气段的空气流动阻力比优化前减小了10.1%,空气质量流量增大了1.70%。