基于蚁群算法的Costas跳频信号自测速方法

分析了速度对Costas跳频信号回波的影响,用波形熵作为性能指标函数,研究了基于蚁群算法的Costas跳频信号自测速方法,仿真验证表明,这种测速方法能够明显提高测速的精度.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

基于信息熵的未确知测度的指挥信息优势评估

现代战争中获取信息优势成为夺取战争胜利的关键。为更好对指挥信息优势进行定量评估,在未确知数学理论基础上,首先引入专家可信度对指标效果值进行处理;研究了信息优势的度量和识别方法;并通过评估指标输出的信息熵确定指标权重,建立了基于未确知测度的指挥信息优势评价模型。最后通过实例分析给出评估结果和改进建议,获得了较为成功的应用。未确知效果测度评价模型严谨,评价结果合理、精细、分辨率高,适合于指挥信息优势的评价。     

基于蚁群算法的舰艇编队多目标识别模型

现代海战中,舰艇编队面临的威胁目标复杂多样,正确识别目标是做出准确的军事决策的前提。基于蚁群算法的并行最优化特点,引入近邻函数,将目标识别问题转化为最优化聚类问题,提出了一种新的多目标识别算法。实验结果表明此方法是有效的,具有一定的军事现实意义。     

并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究

针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。     

基于关联度的词汇记忆优化算法

近年来,记忆词汇的方法不断涌现,但是这些方法仅仅考虑其中某一方面因素,而非综合考虑多方面因素。鉴于单词间拼写和发音重合度对于词汇记忆的重要性,融合了单词拼写和发音重合度,提出了基于单词间关联度的词汇记忆方法,结合图论知识给出了单词最优记忆回路的近似算法,运用Matlab编程对大学英语四级词汇进行了排序,通过实验和假设检验验证了使用基于单词间关联度的词汇记忆方法的记忆效率明显优于普通方法。     

基于粒子群优化算法的低空突防航迹规划

本文提出了运用粒子群优化算法来对飞机低空突防进行航迹规划的方法。首先,说明了飞机突防需要满足的物理限制和战术要求。其次,根据低空突防航迹规划约束多,计算复杂的特点引入粒子群优化算法,并且对其进行简要的介绍。应用粒子群优化算法对低空突防战术进行航迹规划。最后实验结果表明,该方法能够对飞机低空突防过程规划出可行的飞行航迹。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化

高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（ SQP ）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。首先给定了助推-滑翔导弹助推段的动力学方程并建立数学模型,之后利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化仿真,获得满足各种约束条件的优化弹道。经分析可得SQP算法可以为导弹助推段寻找到一条最优弹道,从而为助推-滑翔导弹的整体结构设计提供了有益的参考。     

航天器隔振器多目标优化方法

由于存在各种高频内部扰动,高精度航天器通常需要进行隔振设计,而被动隔振装置被广泛采用。在被动隔振装置设计中,抑制共振响应峰和隔离中高频振动存在很强的冲突性,需要进行多目标优化设计。建立了隔振系统的动力学模型,提出了以传递函数共振峰幅值和中高频衰减为目标函数的多目标优化模型;提出了基于分解的多目标进化算法对单级和两级隔振装置进行多目标优化的设计方法;对某空间隔振装置进行了数值仿真,结果验证了本文算法的有效性。     

某自行火炮全弹道多学科优化设计

为提高某自行火炮弹丸的杀伤效能,寻求该火炮全弹道设计参数间更优的匹配关系,并缩短全弹道设计周期,根据其包含的内弹道、外弹道和终点效应3个分学科之间的耦合关系,建立自行火炮全弹道多学科优化设计模型。以射程最大、杀伤面积最大为优化目标,进行全弹道优化设计。与单目标优化方法对比,多目标优化有效提高了该火炮弹道的综合性能,避免了单个目标优化时其他目标劣化的现象。