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.     

《军事历史研究》征订启事

为适应我国信息化建设的需要,扩大作者学术交流渠道,本刊已加入《中国学术期刊（光盘版）》、《中国期刊网》等全文数据库,其作者著作权使用费与本刊稿酬一次性给付。     

完善军人收入分配制度的建议

如何设计确定军人的收入分配标准,以吸收人才、留住人才、激励人才为部队建设作出贡献,是一个值得进一步探讨的重要问题。笔者对此谈四点看法。     

线膛炮与火箭炮重迭射击时火力分配方法

现代战争火箭炮与线膛炮重迭射击应用较多,而对两者的火力分配方法,现行<地面炮兵射击教程>却无明确规定.建立把不同炮种化为同一种火炮的射击效率评定模型,并根据最有利的火力分配原则,从理论上得出火箭炮与线膛炮重迭射击时最佳火力分配方法.这对于完善炮兵射击指挥具有重要意义.     

防空火力分配问题的蚂蚁算法模型

在对空防御作战中,对多目标的火力分配是有效组织防空作战,提高防空效率,提高己方生存能力的有效途径.对蚂蚁算法原理和火力分配问题进行介绍的基础上,采用蚂蚁算法,建立了基于蚂蚁算法的火力分配模型,并进行了仿真.同时,采用蒙特卡罗法和遗传算法进行了计算,并和蚂蚁算法所得的结果进行了比较,计算结果表明蚂蚁算法能较好地解决防空火力分配问题.     

多机协同空战中的威胁评估与目标分配

提出了一种基于工程模糊集理论的多机协同空战威胁评估方法,通过对优势指数模糊规范化得到评估指标相对优属度,利用相邻指标相对重要性模糊标度值确定评估指标权重系数,应用模糊优选模型计算综合优势评估值,实现了多机协同空战中的威胁评估.在综合考虑威胁与优势的基础上,给出了多机协同空战目标分配的基本方案.仿真结果表明,所提方法能够有效解决多机协同空战中的威胁评估与目标分配问题,且算法简洁,有较好的实时性.     

一种改进的基于MDLS与GA的作战资源分配算法

联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如何有效地将作战资源分配到各个任务中去,考虑到分配过程中的各种约束,对这一问题的求解即是解决一个组合优化问题.提出了一种改进的基于 MDLS 与 GA 的任务计划算法,结合了两种算法的优点,回避了各自的不足;通过案例的实验,以更小的计算代价获得了较优的结果,证明了算法的效率和研究该问题的意义.     

标准的先进性与可操作性——WJ/Z 429-2004《反坦克导弹武器系统精度分配导则》编制体会

在标准的编制中处理好标准技术的先进性与可操作性是至关重要的,如果不顾及我国企业的现实情况,片面地强调技术先进,标准将难于贯彻,标准失去了制定的价值;同样照搬企业现行技术,缺乏技术升华,也失去了制定标准的意义。本文结合WJ／Z429—2004《反坦克导弹武器系统精度分配导则》编制工作介绍了这方面的工作体会。     

装备再制造性指标分配

再制造性设计是装备再制造工程的重要组成部分,是实现退役装备易于再制造的可靠保证,而再制造性指标分配是再制造性设计的重要内容,它能够保证所要求的指标科学地分配到装备各零部件,实现装备再制造效益的最大化。探讨了再制造性指标分配的相关概念及其再制造性指标分配程序,并提出了几种可行的再制造性指标分配方法,为装备的再制造性设计提供了有效的技术支撑。     

任务分配方式优化问题研究

从军事指挥与管理工作的实际需求出发,利用概率论和军事运筹学理论,描述了统一、自主、混合等任务分配方式的概念、特点及其相互关系,论述了任务分配方式定量分析的基本方法、主要依据和基本指标,建立了完成任务效果的评估模型,在对多种任务分配方式进行定量比较的基础上,揭示了任务分配过程中具有普遍意义的、潜在的实用规则。