基于遗传算法的配送路线优化

探讨物流配送路径优化问题,研究选取恰当的配送路径,是在物流过程中提升响应速度,提高服务质量,降低物流成本,提高效率的有效途径.物流配送路径优化问题是一个NP完全问题,使用传统优化方法很难得到最优解或满意解.通过对配送路线优化问题和遗传算法的分析研究,探讨了基于配送路线优化的遗传算法设计,给出了一个算法实例,利用Matlab强大的数值计算能力较好地解决了这个难题并进行了实例验证.说明了遗传算法在求解配送路线优化时的有效性和实用性.对物流系统进行科学的配送路径的优化决策具有实际指导意义.     

永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻优化设计

针对开关磁阻电机低功率密度和低材料利用率的问题,为了进一步优化电机的转矩特性,将永磁体应用在开关磁阻电机之中,设计了一台三相12/10极永磁磁通控制型混合励磁开关磁阻电机。在分析该电机结构和工作原理的基础上,采用电机设计理论对该电机进行结构设计,并且采用有限元软件进行仿真。在瞬态场条件下验证了该模型的正确性,在稳态场条件下仿真得到电感特性曲线、磁链特性曲线和转矩特性曲线,建立了精确的非线性模型。仿真结果表明该电机的转矩特性得到了明显提高。最后,采用遗传算法对电机主要结构参数进行了多目标优化设计,进一步提高了该电机的平均转矩并降低其转矩脉动。     

《军事通信技术》2007年优秀论文获奖名单

一等奖(3名):潘克刚,胡均权,吴恒,张邦宁.准混沌差分跳频转移函数研究与实现(2—5);谢贵武,杨继红,陈亮,肖勇,闵刚.一种新的变速率语音编码算法(4—1);周尧,蔡跃明,潘成康.一种新的基于 V-MIMO 技术的包冲突解析方案(3—6)二等奖(6名):李玉建,王金龙,吴启晖.一种频域均衡与干扰抑制联合的算法研究(1—5);张杭,孟艳,陈乾,宋端.基于遗传算法的通信卫星频谱资源运用研究(3—1);孙卓,岳振军,宋巍.基于     

飞行器航路规划算法分析

针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.     

GA BP网络在机体研制费用预测中的应用

针对目前BP神经网络在应用中,网络结构难以确定以及网络极易陷入局部解问题,用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中引入交叉概率和变异概率与个体的适度值相联系,改进了操作算子,而且在交叉操作后又引入模拟退火机制,提高遗传算法的局部搜索能力.建立了基于改进遗传算法的BP网络费用预测模型,并以某型飞机机体进行实例分析,计算结果表明,该方法预测的准确性更高,且预测结果稳定.     

采用遗传算法的弹托迎风窝结构设计

针对一体化弹丸弹托易分离性和轻质化的设计要求，构建弹托迎风窝参数化外形模型，基于激波和膨胀波理论建立弹托气动力计算模型；以弹托分离加速度和弹托质量综合最优为目标函数，采用遗传算法对弹托迎风窝的外形参数进行优化设计，从而得到弹托迎风窝的优化外形。以中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹的弹托设计为例，采用提出的优化设计模型对其迎风窝结构进行优化设计，并采用基于动网格技术的弹托分离仿真模型验证其最优性。仿真结果表明：所提优化模型能够得到最优的弹托迎风窝结构；针对现有的中口径尾翼稳定脱壳穿甲弹，可进一步对其弹托结构进行优化，以提高其分离快速性。     

基于偏随机秘钥遗传算法的舰船驻泊方案决策

军港码头需要在舰船抵达泊位时提供保障服务,受码头自身的驻泊条件和保障设施限制,舰船往往需通过多次泊位移动来满足多种保障服务需求,移泊不仅延长了舰船的在港时间,同时也将造成保障资源的额外消耗。为提高舰船运转率,减少移泊事件发生,构建了舰船驻泊的混合整数规划模型,并通过典型算例,釆用偏随机秘钥遗传算法进行优化计算,最终得到最优的舰船驻泊方案。所得到的结果与现有的舰船调度方法进行分析对比,并对计算结果进行了敏感性分析,为军港的舰船驻泊以及保障服务提供了决策依据。     

航空装备维修费用的组合预测模型

通过分析回归分析法,BP神经网络和加速遗传算法原理,针对BP神经网络的变异特性,运用遗传算法对其进一步修正,最终建立了适用于航空装备维修保障费用的BP网络组合预测时间序列输出模型,结合某型航空装备维修保障费用数据进行预测系统仿真,得出结果实际数据相比误差较小.结论说明,此方法具有更高的预测精度,有较好的实际应用价值.     

基于混合神经网络的野战仓库伪装效能评估

随着现代高技术的发展及其在军事领域的广泛应用,战场透明度明显增加.在未来战场上,发现即意味着被摧毁.野战仓库的生存也面临前所未有的严重威胁,伪装就成为其提高自身生存能力的有效手段.伪装效果的好坏将直接影响其战场生存力.采用遗传算法改进BP神经网络模型,分析了其基本思路以及具体实施步骤,并运用其对野战仓库伪装效能进行评估.实例表明,该模型能够较好地克服人为因素和模糊随机性的影响,评估结果更为科学可信.     

基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估

在现代化海战中,大力发展水下作战集群是海军信息化发展的必然途径,针对这种新的作战样式,对其作战效能进行准确可靠的评估至关重要。Elman神经网络能克服传统评估方法依赖于专家经验的缺点,但其自身的权值更新方法易陷入局部极小,为此,采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对Elman网络进行全局优化,构建基于GA-Elman神经网络的水下集群作战效能评估模型,并应用实例对模型进行仿真验证。仿真结果表明该模型可以准确有效地对水下集群作战效能进行评估。