遗传算法在导弹火力分配中的应用

遗传算法(genetic algorithms)是一种借鉴生物界和自然遗传机制的随机、高度并行、自适应搜索算法.由于该算法简单易实现,可调参数少,目前已经得到广泛研究和应用.详细介绍了一种遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明遗传算法更能有效快速地找到最优火力分配方案.     

复杂平面区域的三角网格生成算法

为生成复杂平面区域的有限元网格,提出了基于网格细化的三角网格生成算法.该算法首先采用耳尖移除法对区域边界做三角划分,得到粗略的初始网格.提出Delaunay优化平分方法,根据网格密度细化初始网格,该网格细化方法结合最长边平分技术与Delaunay边交换技术,可有效提高内点生成与单元细分的质量.实验表明,基于Delaunay 优化平分的三角网格生成算法可对任意平面域进行网格剖分,生成符合有限元计算要求的高质量三角网格.     

基于粒子群优化的稀疏分解最优匹配原子搜索算法

信号的稀疏分解能得到信号的稀疏表示形式,便于进一步处理,但其计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单,易于实现,且搜索效果好.把粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求.实验证明,此方法切实可行.     

经济全球化与中国国防经费结构优化

中国加入 WTO,必然要求经济全球化背景下的国防经济发展战略作出相应的方向性政策调整,以取得最佳的军事资源配置效益。中国国防经济领域传统的资源配置方式,造成了国防工业无效耗费较大,科研经费比重偏低,人员费用所占比例过大。解决这一问题,必须不断优化国防经费结构,增加武器装备采购和国防科研经费比重,提高武器装备技术构成和升级换代水平,实现国防科研体制和科研成果的整体优化;调整军队有机构成,重整国防资源,合成积聚人才,继续走有中国特色的精兵之路;优化军兵种结构,提升高技术部队投资比例,增强我军整体防卫能力。     

析全球化背景下美国的文化霸权

21世纪的今天 ,全球化作为一股不可逆转的历史潮流 ,加强了国与国之间的联系。但是 ,全球化不是免费的午餐 ,一些超强的发达国家正利用其政治、经济、军事尤其是一些“软力量” ,如文化上的优势来谋求世界霸权。它们在有选择地输出经济和技术的同时 ,也在毫无保留地输出其思想文化和价值观念 ,并正以此为标准 ,谋取世界的“划一” ,而这必将导致发展中国家尤其是弱小民族的文化独立面临严峻挑战 ,其中最具典型的便是美国对其他国家进行的文化扩张 ,我们称之为“文化霸权”(“文化帝国主义”、“文化殖民主义”)。     

基于多传感器优化布站的干扰目标定位模型

提出了传感器的优化部署模型 ,利用多传感器对干扰目标实现三角交叉定位 ,并给出了选择用于定位的传感器的数学模型。     

目标选择的一个优化模型

坦克作战过程中 ,经常出现一个坦克群遭遇对方一个坦克群的情况 ,这时每辆坦克往往向威胁自身最大的目标开火 ,但这种选择的整体效果不一定最优。本文提出一种目标选择方法 ,使得最大限度地减轻了对方对己方的威胁 ,大大提高了作战坦克对敌杀伤效果     

基于多Agent的编队导弹攻击火力分配的优化研究

目前解决火力分配优化问题的更多的是运用静态的数学模型,忽略了作战是一个激烈对抗的过程.为了更全面地研究编队导弹攻击分配的优化问题,提出了一种基于多Agent的编队导弹攻击火力分配仿真优化研究的方法.首先建立了舰艇Agent的模型,研究了Agent的演化模型,建立了基于Agent的火力分配的优化模型.通过Agent自身的演化,从而达到整个编队导弹攻击的火力分配决策的优化目的.最后给出了仿真试验,对仿真结果数据的分析,验证了方法的可行性.     

基于遗传算法和启发策略的舰船装载方案

给出了舰船装载方案数学模型,设计并实现了一种基于启发式算法和遗传算法相结合的混合遗传算法.该算法除了选择合理的惩罚函数和利用各种遗传算子进行进化计算之外,在初始化时将一些按启发策略生成的优胜染色体加入初始种群,以求在保证群体多样性的同时加快收敛速度.算法的测试表明,该算法对求解这类问题是有效的.     

舰载直升机兵力使用方案优化建模与仿真

依据舰载直升机兵力使用计划活动的思维机制,分析了计划活动中所涉及的各种主要因素,采用定量与定性分析相结合的方法,建立了兵力使用方案优化的益损值模型,并以舰载直升机反潜作战样式为例,采用软件编程方式实现了该模型,实例表明该方法可为决策者做出科学、有效的决策提供支持。