基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

如何看待读书与学习

到院校学习,时常有人会问我在哪个学校读书?而我会回答在某某学院学习。读书不就是学习么?有什么区别呢?许多人都会有这样的疑问。在我看来,读书是学习的主要途径,学习要读书,而且非读书不可。正如有人讲的"聪明书打底","欲知天下事,须读古今书";《增广贤文》有"读书须用意,一字值千金"等。但学习不仅要从书本上、课堂上学,更多的要向实践学、向身边的人和事学。既要学字面上的东西,也要学书本以外的"无字天书"。那种"两耳不闻窗外事,一心只     

多目标决策的特殊坐标系求解方法

在多目标决策问题中,满意解常常要在非劣解中寻找。一般来讲,对于两个目标(二维)的解的判别并不困难,但遇到多个目标(n维),且有多个可行解时,对非劣解的判别就显得有些繁复了。因此,采用直观容易的特殊坐标系来判别"非劣解",从而给出求解多目标决策问题满意解的方法。     

扩展的系统综合评价方法及其应用

在系统多指标综合评价基本方法的基础上,提出了变异合成方法和层次合成方法,并对部队战斗力指标体系及综合评价作了分析。     

演化硬件中变异概率对进化算法首次命中时间的影响

在(1+1)EAs中,采用马尔可夫链推移时间分析法,推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间,加快进化算法的寻优时间。     

基因遗传算法在三维数据场造型中的应用

将基因遗传算法应用于三维数据场的造型研究之中,提出了遗传三角剖分算法.针对三维三角剖分的特殊性,提出了虚拟交叉算子和三角变异算子,能够确保在遗传进化过程中,解群中的每一个串始终代表一个合法的三角剖分.     

葡萄自交和人工杂交后代性状遗传与变异的初步研究

葡萄杂交育种是一项周期性较长的工作。由于杂种实生苗的童期较长,由播种至第一次开花结果一般需要3—5年时间,所以育成一个新品种往往需要10—15年的时间。而且葡萄和其它无性繁殖的木本果树一样,遗传上杂合程度高杂种后代分离幅度大,所需性状出现的频率较低,给育种工作带来很大的困难,需要花费较长时间和较大的人力、物力和财力。杂交育种成败的关键在于根据性状遗传规律科学的选配亲本,而目前国内外均是在杂交育种中附带总结性状遗传规律,没有系统进行性状遗传研究工作,这样也给杂交育种中亲本选配带来一定的盲目性。本研究在国内首次科学地设计若干组合,专门进行葡萄性状遗传研究,期望能总结出葡萄性状遗传特点和规律,丰富葡萄性状遗传理论,为更有效地开展葡萄杂交育种及合理选配亲本提供理论依据。     

基于离差最大化的组合赋权评价方法及其应用

针对评价指标值已知,权重未知这一问题,分析了主、客观赋权方法的优缺点;根据实际问题提出一种基于离差最大化的组合赋权方法,具体方法是:利用层次分析法确定主观权重、变异系数法确定客观权重,接着运用离差最大化思想求解最优化模型,得到组合权重,克服单一使用主观或客观方法的局限性;结合航空兵部队装备管理体制的评价数据验证该方法的合理性、实用性和有效性。     

开关磁阻电机模型参数新辨识算法

将混沌变异粒子群(CMPSO)应用在磁链数学模型的参数辨识可以得到精确的开关磁阻电机磁链模型.针对标准PSO收敛慢、易于早熟的缺点,CMPSO通过混沌优化后粒子群分成两个子群和混沌粒子群,然后通过精英粒子的适应度方差和最优解变异算法保证了改进算法的收敛.磁链辨识结果证实这种参数离线辨识算法收敛速度快,参数精度高的特点.