基于量子免疫遗传算法的火力分配优化问题

针对传统方法在解决火力分配优化问题时存在迭代次数多、收敛速度慢、易陷入局部极值等不足,将免疫遗传算法中的免疫克隆、免疫记忆、免疫平衡机制引入到量子遗传算法中,利用求解问题的先验知识和局部最优解信息来改善和优化量子遗传算法的性能,提高了算法的收敛精度、收敛速度和稳定性。在分析问题背景和算法实现过程的基础上,通过实例仿真,模拟了不同容量的抗体记忆库对算法性能的影响,对比了普通遗传算法、量子遗传算法、免疫遗传算法以及文中所提及的量子免疫遗传算法在解决火力分配优化问题上的不同优化效果,结果表明:该方法在解决火力分配问题时,可以有效克服早熟现象,具有收敛速度较快、稳定性较好的特性。     

装备保障方案定性评估指标量化处理的方法

针对装备保障方案评估过程中定性指标难以获得精确的评估值,专家打分具有强烈的主观性且部队日常工作获取专家知识可行性低的问题,提出了一种量化处理方法,即首先利用模糊数学理论对定性指标进行初步处理,得到指标的隶属函数,其次采用方法对指标进行去模糊化处理,再次利用遗传算法对去模糊处理过程中的偏置量进行计算,最后进行仿真验证。验证结果表明该方法获得的评估值精度较高,适用于保障方案的动态持续评估。     

谈恐怖主义的形成发展及反恐对策

恐怖主义的形成是与社会客观现实紧密联系在一起的,世界多极化、霸权主义、经济全球化、宗教文化冲突、传媒效应等社会现实问题是促使当代恐怖主义形成并迅速发展的根本原因,而这些原因反映出恐怖主义本质上就是一个社会问题。因此,要从根本上消除恐怖主义,必须以解决社会问题的思路来制定相应的对策,才能真正达到“治本”的目的。