采用弹道修正技术的红外干扰弹性能优化

针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计...     

强势信息进化算法的设计

在进化算法中,挖掘信息资源,融入强势信息,使的基因种群朝着优的目标进化发展,增强了种群进化的目的性,加快了算法收敛速度,提高了算法可靠性。     

一种频率-相位混合编码的MIMO雷达波形设计

针对MIMO雷达中常规单载频子脉冲相位编码信号的频带较窄、距离分辨率不高,以及线性调频-相位编码信号模糊函数有“栅瓣”的问题,提出了一种基于置换矩阵时频分布的线性调频-相位编码（perm-LFM-PC,PLP）混合波形的正交波形集设计方法。由于置换矩阵时频分布调制方法引入置换序列调频编码,使得PLP波形的峰值旁瓣（ASP）和互相关峰值（CP）有所升高。为此,以ASP和CP的总和为代价函数,建立PLP波形集优化模型,并提出一种多种群优化遗传算法(MSO-GA),对调频编码序列和相位编码序列进行联合优化。仿真结果表明,PLP波形具有易于实现宽频带的优点和图钉状模糊函数,经过算法优化后的PLP波形集的ASP和CP较低,适用于MIMO雷达系统。     

遗传算法在目标跟踪中的传感器分配算法

传感器在进行目标跟踪时,常规算法主要通过线性规划建立传感器与目标之间的分配方法.但是在对多目标和多传感器的战场环境中,这些方法有一定局限性.研究了基于遗传算法的传感器分配方法,通过构造符合传感器分配这一特殊问题的染色体,从而形成初始种群,然后利用遗传算法模拟生物遗传迭代和自然选择的遗传机理,通过多次选择最终收敛于问题的一个满意解.仿真显示,在大数据运算的环境中,该算法有更高的可行性和有效性.     

一类非自治单种群模型的持久性

在这篇文章里，我们利用微分方程比较原理以及一些精细的分析方法，研究了具有无限时滞和反馈控制的非自治单种群模型的持久性，得到了一些新的结论。     

基于多种群合作演化的无人机协同侦察任务规划研究

为了提高时空域上对无人机协同侦察任务规划的效率,提出一种基于多种群合作演化遗传算法的任务规划模型。该模型建立了无人机协同侦察任务规划问题的分层描述,并将多种群合作演化遗传算法引入对模型的求解,设计了全局与局部搜索流程,交叉变异和合作演化等算法（子）,并给出了详细求解步骤。仿真结果表明,所提模型及算法与单种群搜索算法相比,在任务处置效益、任务潜力效益、时间成本效益等方面均有提升。     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于多种群遗传算法的远程作战体系加油路径优化

为解决加油机在远程作战体系中的高效使用与经济性问题,推导了远程作战体系中加油机和歼击机的油耗方程模型,建立以耗油量最少为目标的空中加油路径优化模型。该模型基于一定的作战任务构想,利用多种群遗传算法进行了求解,从求解结果来看,该算法可以快速搜索到能够在所有满足作战任务要求的任务路径中寻找到最小消耗的位置坐标,以获得最大的作战效能,从而达到优化远程作战体系中的作战和训练中加油机使用问题。     

基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法

提出了一种基于种群分类的变尺度免疫克隆选择算法.该算法通过对目标函数进行非线性尺度变换,突出了全局最优解的优势地位;建立记忆子群实现了种群代际进化信息的交换;依据亲和度将抗体分为精英子群、普通子群、劣等子群,并对其分别执行自适应高斯变异、均匀变异和消亡更新等策略,增强了算法的局部和全局搜索能力.引入小生境技术提高了抗体...     

最大环境容纳量的动态分析

对Logistic模型进一步深入分析 ,研究了最大环境容纳量c(t)的动态变化如何影响种群发展规律 ,得到种群数量在确定的带域随最大环境容纳量的增减而动态变化 ,并在c(t)取阶梯函数的情形 ,具体给出种群数量在各个时期的简捷预测方法