考虑随机回放的卫星数传调度问题的一种求解方法

针对考虑随机回放的卫星数传调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆功能的随机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列.仿真计算表明,遗传随机搜索算法可以增强遗传算法的局部搜索能力,在搜索结果上平均获得了2.72%的改进.     

贪心遗传算法解决一般武器-目标分配问题

一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率.     

Linux下某型制导弹目标跟踪并行算法

针对某型电视制导弹的图像特点,在Linux平台上设计了一种并行算法用于完成目标跟踪.算法思想:将制导弹的目标跟踪任务划分为图像采集、纠旋、显示和目标跟踪,程序中创建两个线程用于完成该任务;其中线程1完成图像采集、纠旋和显示;线程2完成目标跟踪.实验表明该算法实现了Linux环境下图像的实时采集、纠旋、显示和目标跟踪,与Windows下的目标跟踪算法相比,该算法有效的节省了资源.     

基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合

针对大阵元间距平面阵列方向图综合问题,提出基于粒子群算法的宽带真延时平面阵列方向图综合方法。该方法根据真延时条件下阵列方向图主瓣和栅瓣指向的特点,采用宽带真延时抑制阵列方向图的栅瓣；利用粒子群优化算法优化阵列结构,得到具有较高主副瓣比的平面阵列方向图。通过对8×8的矩形平面阵进行仿真,验证了所提方法的有效性,在此基础上,还仿真研究了该方法对栅瓣的抑制性能与信号带宽之间的关系。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

不确定多属性决策的单目标优化方法研究

运用神经网络的非线性映射和遗传算法的寻优特性,建立了不确定多属性决策的单目标优化模型。把属性值区间作为遗传算法染色体的搜索范围,用训练好的神经网络计算适应度。用不同的适应度函数来计算综合属性值区间数的下界和上界,然后对方案进行排序。算例结果表明,该方法是可行的。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展，建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上，研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法，提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题，具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用，使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

Investigation on the spatial distribution characteristics of behind-armor debris formed by the perforation of EFP through steel target

The behind-armor debris (BAD) formed by the perforation of an EFP is the main damage factor for the secondary destruction to the behind-armor components. Aiming at investigating the BAD caused by EFP, flash X-ray radiography combined with an experimental witness plate test method was used, and the FEM-SPH adaptive conversion algorithm in LS-DYNA software was employed to model the perforation process. The simulation results of the debris cloud shape and number of debris were in good agreement with the flash X-ray radiographs and perforated holes on the witness plate, respectively. Three-dimensional numerical simulations of EFP's penetration under various impact conditions were conducted. The results show that, an ellipsoidal debris cloud, with the major-to-minor axis radio (a/b) smaller than that caused by shaped charge jets, was formed behind the target. With the increase of target thickness (h) and decrease of impact velocity (v₀) and obliquity (θ), the value of a/b decreases. The number of debris ejected from target is significantly higher than that from EFP. Based on the statistical analysis of the spatial distribution of the BAD, An engineering calculation model was established considering the influence of h, v₀ and θ. The model can with reasonable accuracy predict the quantity and velocity distribution characteristics of BAD formed by EFP.