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。     

基于邻域最优控制理论的中制导弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出了在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。首先,通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性,其次,将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道,再次,应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。最后,通过仿真验证了所提方法的有效性。     

连续求解样本协方差矩阵迹的快速递推算法

为解决当样本数据不断增加时,利用传统方法反复计算样本协方差迹耗时多的缺点,提出了一种快速递推算法。理论分析和仿真试验都表明,算法的时间复杂度比传统的方法降低了一个数量级,从而大大减少了计算时间。     

基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

利用几何结构求解欧氏平面TSP的改进遗传算法

TSP是经典的组合优化问题。根据欧氏平面TSP最优环路的性质提出了子路径及相关的概念,利用点集凸壳设计了环路构造算法,并以点集Delaunay三角剖分图为启发信息设计了改进的遗传算法,通过中国144城市TSP等验证了算法的有效性。     

基于改进人工鱼群算法的WNN优化设计

针对人工鱼群算法优化设计小波神经网络(WNN)的缺陷,引入了视野范围与步长的自调整策略,以提高搜索效率和收敛速度。改进后的人工鱼群算法可在WNN的搜索空间中同时确定参数初始值和隐节点数。仿真实例验证了其有效性。     

系统误差下的模糊航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,采用归一化的方法,构造了一种新的隶属度函数,采用模糊方法进行航迹关联,该算法简单易于实现,可以准确地实现密集目标的航迹关联。仿真结果显示了该算法的有效性。     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

基于AHP算法的精确作战目标价值排序问题研究

针对精确作战中的目标价值排序问题,从战场实际出发建立了目标价值体系,并在此基础上应用AHP原理提出了目标价值排序的递阶层次结构模型．通过成对比较实现作战目标价值的精确排序,为指挥员基于目标价值的决策提供理论依据．