一种运用遗传算法确定船舶航向控制模糊规则的方法

为了克服船舶航向控制模糊规则确定过程中的盲目性,引入一种与之相适应的遗传算法,以使结果成为某种意义下的最优解,从而从根本上解决这一重要问题.文中运用Matlab的C语言MEX-文件技术,将遗传算法源代码与Matlab直接结合起来,利用后者的强大建模能力,建立起完整的仿真模型.仿真结果表明,船舶的航向控制能力得到明显改善.     

基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

火力对抗条件下反坦克导弹目标分配优化

以对抗条件下反坦克导弹作战过程为依据,建立了火力对抗条件下反坦克导弹目标分配的优化模型,并提出了坦克火力分配优化模型,研究利用改进的遗传算法来设计求解,在VC++下对实例进行求解,所得结论合理,本研究对反坦克导弹分队火力分配决策具有一定的参考作用和现实意义.     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

无人直升机辨识的一种新方法

针对无人直升机的辨识建模问题,提出了把频率响应辨识法和遗传算法相结合的一种新的辨识方法.该方法充分结合了频率响应辨识法抗噪声能力强、对输入信号通用性强、以及遗传算法的全局寻优特性的优点,极大地提高了辨识的准确性.与最小二乘法、Levy方法的对比仿真结果表明,这种方法辨识精度更高,具有重要的工程使用价值.     

一种基于混合算法的火力规划方法

针对战场上火力单元与目标数量较多的具有多约束的火力规划问题,提出一种采用贪心策略和改进遗传算法的混合算法求解不同复杂程度的火力规划方法。贪心策略用于优化初始种群以加快遗传算法收敛及在短时间内求解较复杂的火力规划问题。采用改进编码方式、杂交与变异算子的遗传算法处理约束条件,提高搜索效率,加快算法运行速度。仿真实验结果表明,混合算法可以在平衡求解时间与结果满意度的情况下求解不同复杂程度的火力规划问题。     

自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。     

基于改进遗传算法的平流层飞艇定点悬停控制(英文)

平流层飞艇定点悬停控制是飞艇应用领域的关键技术。该控制问题可以转化为非线性多目标优化问题来求解。遗传算法是解决现代非线性多目标优化问题的一种重要方法。但是基本遗传算法在解决定点悬停飞艇实际控制问题时,具有易陷入局部最优解、在遗传进化过程中随机性较强、搜索效率低下及耗时多等缺陷。通过借鉴并行遗传算法、模拟退火算法和向量评价遗传算法的基本思想,在基本遗传操作中添加切断算子和拼接算子,设计一种改进遗传算法来改善上述缺陷。仿真结果表明该方法是有效可行的。     

遗传算法收敛性分析

一.引言 遗传算法（Genetim　AIgorithm,GA）是一类以达尔文自然进化论与遗传变异理论为基础的求解复杂全局优化问题的仿生型算法,是一种新的搜索寻优技术,它仿效生物的进化与遗传,根据“优胜汰”的原则,借助选择,交叉和变异等算子,使所要解决的问题从初始解一步步地逼近最优解,尽管这种方法已经在人工智能非线性优化。机器学习。自适应控制和人工神经网络训练,并行处理等方面得到了