基于混合遗传算法的拦截弹道优化方法

传统的遗传算法中,交叉和变异样本的选择直接影响算法的收敛.通常根据工程实际需求调整交叉和变异样本的选择概率来提高遗传算法运行的有效性和防止早熟现象的发生.将传统的单纯形搜索算法与遗传算法相结合,提出了一种混合遗传算法,并在算法中增加了加速循环操作,提高遗传算法在求解优化问题特别是工程应用中的有效性,以便优化拦截弹道.数学仿真结果表明该方法能够有效地解决迎面拦截弹道问题.     

运用多作战策略打击多类型目标的效能分析

基于一体化联合作战要求,对武器装备体系中射击效力评估、优化模型进行了研究.首先推导了Gauss-Legendre法计算点目标被毁伤的概率公式,之后建立了射击效能评估模型.在此基础上,改进传统的优化算法,并提出具体的优化步骤.仿真计算表明,射击效力评估、优化模型能够为作战决策提供技术支持.     

能量状态法的无人机节油轨迹优化

应用能量状态法研究了高空长航时无人机节油飞行的最优轨迹问题.构建了基于能量状态法的质点运动模型,简化了传统运动模型的维数,并利用变分法提出了基于能量控制的性能指标,推导出飞机纵向飞行过程(爬升、巡航和下降)的优化方程,得到整个飞行过程的全局最优解,给出了一种适用的算法,利用Matlab对该算法进行了计算仿真.仿真结果表明,优化的节油轨迹算法效率较高,可节省飞机燃油、缩短航行时间.     

车辆悬挂系统的主动优化控制器设计及仿真

基于特征结构配置参数化结果,提出了车辆悬挂系统的主动优化控制器设计方法。该方法直接基于车辆悬挂系统的参数矩阵,便于工程应用。车辆悬挂系统的仿真实例表明所提主动优化控制器设计方法简单且有效。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

装备物资供应保障中的装卸优化方法

装备物资装卸作为供应保障的一个重要环节 ,对装备物资保障效能的发挥有着极大的影响。综述了装备物资装卸过程中应遵循的原则和装卸搬运作业方法 ,提出了装备物资装卸的优化方法。     

装备研制中技术风险的灰色综合评估

指出装备研制中技术风险的表现形式,建立了技术风险评估的指标体系,阐述了基于灰类白化权函数将定性指标定量化的方法,建立了利用群灰关联度进行综合评估的模型。最后,结合实例验证说明了该模型对研制方案技术风险评估的可用性。     

基于改进粒子群的多级储备物资配送方案优化方法

多级物资储备体系能够精准、快捷、高效地保障前方物资需求.首先根据基本储存点、预置预储点、前方需求点间的物资配送关系,提出预储保障、基本补充、预置补充等物资保障方式,构建基于混合整数规划的多目标多级储备物资配送方案优化模型.然后针对传统粒子群算法较早成熟、易陷入局部最优等缺点,规划模型参数变量多、约束条件多等问题,设计了...