编队防空火力兼容约束优化问题的COEA方法

针对编队协同防空作战中存在的武器之间的火力兼容约束问题,建立了多种武器火力兼容约束条件模型,通过将火力兼容约束条件转化为遗传进化算法中适应度值的惩罚因子,提出了一种用以解决带有火力兼容约束的WTA问题的改进约束优化进化算法,给出了算法的具体步骤,以多种软硬武器协同防空武器目标分配任务为情景设定,仿真实验结果表明,该算法能够有效解决协同作战WTA问题中存在的火力冲突约束问题。     

基于数据挖掘的分布式入侵检测算法

分析了入侵检测中应用数据挖掘技术的基本思想，提出了一种基于数据挖掘的分布式入侵检测算法，并对该算法进行了仿真实验。结果证明，该算法能从大量网络流量连接记录中，挖掘出不同类型的关联入侵规则。     

改进的图像分割遗传K-均值聚类算法

针对图像分割,提出了一种改进的遗传K-均值聚类算法.合理选取聚类的特征向量并对各特征分量确定不同权值进行调整;通过引入自适应算法,对传统遗传算法的选择及变异操作进行改进,提高了算法的收敛速度;确定与染色体鳊码相关的隶属矩阵可有效地减少运算时间.实验结果表明,改进后的遗传K-均值聚类算法是行之有效的.     

Hamilton系统辛算法的Nekhoroshev稳定性分析

研究辛算法应用于Hamilton系统时的Nekhoroshev稳定性，利用辛映射的插值定理，得到了辛算法的插值定理，进而把它应用到凸Hamilton系统，得到了辛算法的Nekhoroshev稳定性，即辛算法在指数长时间内的稳定性。     

光纤陀螺惯性导航算法及其仿真

针对角速率和比力输入时的惯性导航算法进行了深入的研究。对高动态环境下的不同的姿态更新算法进行了对比研究,提出了一种新的速度和位置更新中的转动补偿算法,它将低动态和高动态(划船效应和涡卷效应)转动效应合二为一进行修正。并对系统算法进行了计算机仿真研究,最后给出了仿真结果。     

C4ISR通信仿真网中数据采集和存储算法

以C4ISR通信仿真网为基础,针对军网中数据流量大、突发性强的特点,采用自适应粒度采集算法和多结构体线形链式缓冲池的存储模式算法,来收集仿真数据.同时,根据系统工作重心的不同,依据缓冲池空闲区的大小和存储变化率,分区动态调整线程优先级.从而最大限度保障了对仿真过程中数据收集的完整性和准确性.     

最优Hamilton圈的一种新算法

提出了一种行之有效的执行算法——换顶算法，对无向图权值矩阵的数据进行有效处理，通过交换顶点来寻找一条较优Hamilton圈。在整个过程中，权值矩阵的上三角数据为有效数据，只需要按一定的顶点交换规则对这部分数据进行调整就可以达到优化Hamilton圈的目的。提出了交换规则的思想，且通过选择适当的规则，先判定可行性再执行交换算法，节省了大量的运算时间，降低了算法的时间复杂性。该算法也适用于Hamilton链的情况。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

混沌蝙蝠算法UAV网络控制系统故障诊断策略

针对总线条件下具有双通道多包传输的短时变时延无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)发动机控制系统,提出一种基于改进蝙蝠优化算法(Bat Algorithm,BA)的发动机故障检测算法,快速变化的延迟被认为是系统不确定性的一种。残差信号的传递函数与噪声和故障信号的传递函数之比用作目标函数。通过改进的Bat算法对其进行优化,以获得最佳的观察增益矩阵,使得该故障观测器系统不仅能够抑制噪声,而且对提升对故障敏感程度。最后将该方法在网络控制系统半物理平台上进行仿真,仿真结果说明所提出的方法能够同时抑制噪声信号和放大故障信号,从而提高了故障诊断的正确率,降低了虚警率。