装备维修器材生产路径决策的两阶启发式算法

当前装备供应保障系统中维修器材存在短缺、积压以及配送系统效率低下等问题,亟须对生产、库存和配送作业环节进行集成优化。为客观反映各个决策环节,将该问题公式化为一个混合整数线性规划模型,针对该模型多变量、多约束的特点,提出了一个基于数学规划的两阶启发式算法对其进行求解。结合算例,检验模型的可行性,并选取求解器CPLEX和一个类似的迭代算法与该算法在求解质量和运算时间方面进行对比与分析。结果表明,提出的模型是合理可行的,该算法在求解不同规模实例时表现出优异的性能。     

基于文化算法的战区高层反导目标分配

战区高层反导目标分配是战区高层反导指挥控制系统的重要组成部分,其算法的快速性关系到最大作战效能的发挥.在分析战区高层反导目标分配特点的基础上,建立了相应的目标分配数学模型,并利用文化算法的基本框架和求解步骤对该模型进行求解.仿真实验结果表明,与改进型遗传算法相比,文化算法求解该模型迭代次数更少,收敛更快,从而为作战赢得了宝贵时间,证明了算法的有效性.     

备件保障系统保障度模型优化算法研究

本文通过对一种较实用的火炮备件保障系统保障度模型进行分析,提出了一种比较实用的最优化求解算法——边际分析法。利用该算法,可在较短的时间内对备件系统保障度模型进行优化求解。     

改进柔性资源约束项目调度模型与粒子群算法

在资源受限项目调度问题中,将可再生资源进一步拓展为具有能力差异的柔性资源,建立考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题模型,该模型是对传统资源约束项目调度问题(RCPSP)更接近实际的拓展。提出了基于粒子群算法的求解算法,粒子群算法求解该模型的思路为,利用蒙特卡洛方法根据资源-能力矩阵与活动模式-能力矩阵得到活动模式-资源矩阵,将考虑能力差异的柔性资源受限的多模式项目调度问题转换为常规的多模式项目调度问题,然后利用基于任务序列与模式表示的粒子群算法对该多模式项目调度问题进行求解。用数值实例说明了模型的合理性与算法的有效性。     

一类火力分配的整数规划模型

文章针对一类火力分配问题建立了整数规划模型,并构造了相应的求解算法。经检验,该模型实用可靠。     

合成分队双层主从决策模型研究

针对合成分队不同指挥层级之间的决策交互优化问题,提出了基于主从决策的双层武器目标分配模型。该模型能够体现上下指挥层级之间交互式决策协调优化的特点:上层目标为主攻方向我方遭受威胁最小,下层目标为对敌打击最大。结合合成分队作战决策的特点和要求,提出了一种求解该模型的改进型粒子群优化算法。仿真结果表明,该模型合理有效,改进的求解算法能够获得满意解。     

磁性目标跟踪的后验克拉美罗下限分析与计算

为了求解磁性目标跟踪问题的后验克拉美罗下限(PCRB),提出了PCRB-GMSPPF算法。该算法利用高斯混合采样粒子滤波算法对目标状态的真实后验概率密度分布进行抽样,再通过蒙特卡洛积分法迭代求解每个观测时刻的Fisher信息矩阵,进而得出目标状态估计的PCRB;克服了基于PF算法求解PCRB过程中由于粒子退化和贫化问题造成不能从后验概率分布中正确抽样的缺点;在建立磁性目标跟踪的状态模型和观测模型的基础上进行仿真分析,将求解出的PCRB与采用GMSPPF及PF算法进行跟踪的均方根误差做对比,验证所提的PCRB-GMSPPF算法的有效性,结果表明:针对磁性目标跟踪问题,PCRB-GMSPPF算法较PCRB-PF算法具有更好的准确性,并可用于一般的非线性模型跟踪误差下限分析。     

战区抗震救灾单需求点物资调运模型及算法研究

在综合考虑物资需求多样性、运输工具多样性及其载重、容量约束的基础上,构建了以应急响应时间最短和运输工具平均空载率最低为目标的战区抗震救灾单需求点物资调运多目标非线性整数规划模型,提出了模型求解的改进多目标粒子群优化算法。通过调整粒子编码、适应度函数和速度更新策略使得该算法适于求解本文模型的自然数解空间约束和等式约束。理论分析表明,该模型具有较强的实用性和普适性。仿真结果表明,该算法是有效的,既能维护解的多样性,又能保证解的收敛性。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。     

基于遗传算法的装备维修方案多目标优化

针对装备维修方案规划的特点,构建了以维修费用最低和作战能力最大的多目标装备维修方案优化模型,并提出针对该模型求解的改进多目标遗传优化算法。在遗传算法设计中,为保证解集的均匀性和多样性,避免过早收敛,建立了随机权重适应度函数,引入精英保留机制和小生境技术,通过实例对该模型的求解进行了验证。仿真结果表明,所构建的模型合理可行,算法运行高效,为部队装备维修方案的制定提供了一定的借鉴。     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

一种模拟退火伪并行遗传算法

借鉴模拟退火算法的局部搜索能力,结合并行计算的思想设计了一种采用模拟退火机制的实数编码自适应交叉、全概率变异伪并行遗传算法,最后用这种方法对典型的多峰值函数求极值,并和基本遗传算法进行比较,结果表明:该算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力,能够更有效地克服早熟收敛问题。     

两段探测目标的传感器任务调度问题0-1规划模型及算法

为解决指挥系统控制中的调度困难,研究了一类特殊的传感器资源调度问。主要分析了跟踪目标的探测次数、时间间隔和传感器资源等约束条件。用跟踪目标的重要程度之和作为目标函数,建立了一个0-1规划的数学模型,再利用变换将其转化为0-1线性整数规划模型。利用割平面法求解得出最优调度策略,其能在工作量饱和的情况下合理调度传感器资源。为提高求解速度,提出了对应的模拟退火算法。通过对一些不同规模实例的求解,在资源利用率和算法的求解速度等指标上,与割平面法及遗传算法进行对比分析,验证了模型的有效性和模拟退火算法求解的高效性。     

求解非线性规划的小生境遗传模拟退火算法

提出了用小生境遗传模拟退火算法求解带复杂约束的非线性规划问题。首先分析了遗传算法＂早熟＂收敛以及局部搜索能力弱的不足,由此引入小生境以增加种群多样性,并抑制＂早熟＂收敛现象,同时引入模拟退火算法以增强局部搜索能力,改进进化后期收敛速度慢的不足,最后结合典型非线性规划算例验证了混合算法的效率、精度和可靠性。     

基于遗传模拟退火算法的OFDMA系统资源分配

针对多用户OFDMA系统,提出了一种基于遗传模拟退火算法的多用户OFDMA系统资源分配策略。在资源分配时,首先假设总功率在载波间均等分配,随后根据比例速率要求确定每个用户需要的子带数,最后引入遗传模拟退火算法求解联合优化中的子带分配,在保证用户间公平性的前提下最大化系统吞吐量。仿真结果表明,该策略系统容量较大,并且近似满足了不同用户间传输速率比例性要求。     

Using hybrid metaheuristics for the one‐way and two‐way network design problem

A network with traffic between nodes is known. The links of the network can be designed either as two‐way links or as one‐way links in either direction. The problem is to find the best configuration of the network which minimizes total travel time for all users. Branch and bound optimal algorithms are practical only for small networks (up to 15 nodes). Effective simulated annealing and genetic algorithms are proposed for the solution of larger problems. Both the simulated annealing and the genetic algorithms propose innovative approaches. These innovative ideas can be used in the implementation of these heuristic algorithms for other problems as well. Additional tabu search iterations are applied on the best results obtained by these two procedures. The special genetic algorithm was found to be the best for solving a set of test problems. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 449–463, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10026     

舰船维修器材保障点选址决策模型及算法

传统的最大覆盖选址模型没有考虑对服务半径外的需求点的满足和服务时间的响应,而在舰船维修器材保障中,不论需求点到保障点的距离是否大于服务半径,都应对其进行保障服务,且在保障过程中要满足保障时间控制在不影响舰船正常维修任务时间内。针对此问题,运用广义最大覆盖选址模型和时间满意度函数,构建基于时间满意的广义最大覆盖选址模型,并运用一种混合算法———基于遗传模拟退火算法的BP算法对模型进行求解。最后,运用该算法对实例进行了分析计算,计算结果验证了该算法的有效性。     

模拟退火优化BP神经网络在航向控制系统中的应用

目前,广泛运用于神经网络中的误差反向传播算法(BP算法)训练时间较长,且易陷入局部最优.为了克服BP算法的固有缺陷,文中提出了在BP算法中加入模拟退火算法权因子.在航向控制系统中进行了仿真,数据显示该算法比单纯BP算法更能优化控制器性能参数和全局搜索能力,收敛速度更快,精度提高比较明显.     

航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.