线性规划优化分析的元模型方法及其比较

线性规划优化分析在经济管理等领域有着广泛的应用。当线性规划约束条件的右端向量在一定范围内变化时,目标函数的最优值是右端向量的一个复杂的分片线性函数,但通常难以给出分析表达式。应用多项式回归、径向基函数、Kriging法及多项式回归 Kriging法这四种元模型方法,能快速预测最优值函数。通过仿真实验,对这四种形式的元模型作较全面的比较分析。数值实验的结果表明,用次数较少的实验设计,后三种方法都具有较高的拟合精度;特别地,多项式回归 Kriging法不仅拟合精度高,而且还能用一个二阶多项式给出最优值函数的一个简明的近似描述。结果表明,元模型方法是研究线性规划优化分析问题的有效途径。     

基于遗传算法的坦克驾驶员操作姿势预测评价

探讨了坦克驾驶员腰部受力生物力学模型,运用遗传算法对模型进行了最优化处理,从而预测出驾驶员在腰部受力最小时的上肢作业姿态,为坦克驾驶员舒适性评价提供依据.     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。     

基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化

针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。     

卫星导航干扰源优化部署方法

现代要地防空作战中,卫星导航对抗作为一种新兴的电子对抗形式,在战争中发挥重要作用,而卫星导航干扰力量的部署方案决定其能否有效实现对任务区域的覆盖,取得理想的干扰效果。通过分析卫星导航压制式干扰的作战机理,选取任务区域覆盖率和平均危险指数作为衡量特定部署方案下卫星导航干扰力量的作战效能指标,建立多目标组合优化模型,并运用遗传算法进行求解,得到优化的部署方案。通过仿真分析,表明该模型能够快速有效地产生卫星导航干扰源的优化部署方案,为指挥员辅助决策提供参考。     

2014上海军民两用技术促进大会开幕

<正>2014年11月27日,由科技部、工业和信息化部、总装备部、上海市政府和上海市国动委共同主办的"2014第三届上海军民两用技术促进大会暨项目对接会"开幕,工业和信息化部总工程师张峰出席会议并发表题为"深化改革优化环境加快推进军民用技术双向转移"的主旨演讲,军民结合推进司巡视员曹志恒参加会议。张峰指出,经过多年的发展,我国军民用技术双向转移工作在顶层规划与设计、政策公平化、信息交流共享、技术成果产业化等方面取得了显著成绩。工业和信息化部、国防科工局将围绕发展军民两用技术、改进完善军工技     

改进的混合蛙跳算法在雷达网部署中的应用

针对雷达组网优化部署的原则,建立了区域雷达组网优化部署的数学模型,提出了一种基于改进的蛙跳算法的雷达组网优化部署方法。在阐述了改进方法的基础上,与先前方法进行了对比分析。最后,通过计算机仿真试验进行了验证,结果表明:改进的混合蛙跳算法能够快速得到多种优化部署方案,且操作性强,能较好地应用于雷达组网优化。     

防护与典型岗位装备操作互适优化研究

针对兵种装备核生化防护能力影响未来作战体系对抗能力的整体水平问题,在分析典型兵种装备典型岗位典型操作特点及其与防护手段使用适应性关系的基础上,提出了基于层次分析法量化研究防护装备与兵种装备"互适性"关系的方法,构建了相应模型,并通过示例进行了求解。研究结论可为促进合成军队核生化威胁条件下整体防护能力提升、装备体系作战能力有效发挥提供一种新思路。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。