基于改进WOA的军用机场失效下的备降场选择策略

当军用机场节点面临蓄意攻击、自然灾害时,容易遭到破坏,进而使空中交通秩序混乱,影响战略物资输送,制约战斗力持续生成,为此提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的机场失效条件下的军用运输机备降场选择方法.在该方法中,考虑距离代价与空中相撞风险代价,将机场失效的备降场选择问题描述为约束优化问题;引入冯诺依曼拓扑结构对标准WOA进行改进;采用改进WOA对约束优化问题进行求解.仿真表明:该方法收敛快,实用性强,易于实现,能够根据需要合理分配飞机完成备降场选择.     

随移动窗推进的带电粒子束团长程传输模拟分析

直接采用粒子模拟方法较难实现带电粒子束团千米量级的长程传输模拟,针对此问题以静电模型为基础,引入移动窗技术,使百米量级的粒子传输窗口与束团同步推进运动,建立了带电粒子束团的长程传输模型。将模拟得到的带电粒子束团径向膨胀特性同包络方程的计算结果进行对比,两者吻合较好,证明了在带电粒子束团长程传输模拟研究中结合移动窗技术的可行性及所建模型的合理性。利用此模型分析了100 MeV相对论电子束团的长程传输过程,发现传输过程中束团的自生电场和磁场在径向上呈高度对称分布,轴向上则呈轻微前冲分布;同时,束团内部粒子的轴向速度分布也会发生变化。利用此模型分析了100 MeV电子束团的长程传输过程及其内部参数和自生场量的变化。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法

如何对复杂装备体系进行有效的认知决策,一直以来都是联合作战研究领域中的热点与难点,采用一种具有较强适应性的决策算法,对于应对战场突发状况具有重要意义.通过结合近端策略优化和分层强化学习,提出了一种基于分层强化学习的联合作战仿真作战决策算法,以空地一体化联合作战为背景进行作战想定,结合自主设计的作战原型系统,分析了武器装备体系作战决策流程,对分层强化学习的层次结构、奖励函数的设计、决策网络结构和训练方法进行了详细说明.通过自主开发的仿真平台对算法的有效性进行验证,为联合作战中指挥决策的适应性机制问题提供较为有效的解决方法和辅助参考价值.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

多波束干扰系统多目标干扰决策研究

针对多波束地对空雷达干扰系统同时干扰多目标的资源分配问题,为充分利用干扰资源,综合考虑个体干扰有效与整体干扰效益最大.基于目标威胁等级,围绕发现概率下降程度、定位误差增大程度、干扰有效率3个评估指标,建立多目标优化分配模型,对阵面资源进行动态分配,并利用非支配排序遗传算法进行仿真验证.仿真结果表明,该分配模型可充分发挥多波束干扰系统的优势,实现不同作战阶段干扰效益最大化.     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

基于改进粒子群算法的岛礁孤立多能源军事供电系统运行优化研究

为更好地发挥岛礁孤立多能源军事供电系统的保障效能,合理使用储能蓄电池,尽量延长蓄电池使用寿命,提出了一种蓄电池折旧成本模型,建立了包括发电成本和蓄电池折旧成本的多能源供电系统运行优化模型.针对传统粒子群算法求解优化模型易出现"早熟收敛"的缺点,提出了改进的粒子群算法.该算法利用最大速度线性递减方法,早期采用惯性权重自适应来平衡全局寻优能力和算法收敛精度之间的矛盾,后期增加压缩因子来加强算法的收敛速度.最后,以某岛礁孤立多能源军事供电系统为例,验证了模型的有效性和算法的性能,可为岛礁多能源供电系统运维人员制定系统运行策略提供指导.     

等离子体粒子模拟中的电磁场边界条件

针对等离子体粒子模拟中电磁场边界条件的选取问题 ,对简单吸收边界条件、Lindman边界条件、超吸收边界条件等进行了详细的讨论。结果表明 ,简单吸收边界条件计算量最小、误差最大 ,超吸收边界条件计算量最大、误差最小 ,Lindman边界条件误差较小且其反射系数对入射角的依赖性不大     

边界扫描测试信息压缩算法

为了解决 IEEE 1 1 49.1边界扫描测试优化生成问题 ,提出了一种新型的测试矩阵压缩算法。该算法首先应用被测试电路板的结构信息构造有限制的短路故障模型 ,然后以有限制的短路故障模型为基础对测试矩阵进行压缩处理 ,尽可能剔除测试矩阵中的无效测试信息 ,从而达到测试优化生成的目的。理论分析及实验验证表明 ,该算法能够获得紧凑性指标相当优化的测试矩阵 ,实现较高的测试信息压缩率