基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

基于改进匈牙利算法的多技能人员调度方法

人员的优化配置对于提高装备制造效率具有重要意义。针对经典匈牙利算法不能解决具有并联环节的人员指派问题的不足,提出利用虚拟工作代替并联环节,将问题转化为典型的指派问题;通过判断虚拟工作的可实现性,迭代搜索得到最优解。以某多技能人员任务指派系统为例,详细介绍了该优化方法的步骤。优化结果很好地验证了改进算法的有效性。     

适用于捷联惯性/星光组合导航的导航星表构建方法

构建满足完备性、精简性和查询快速性的导航星表是实现捷联惯性/星光组合导航系统的重要前提和保证。为了达到这一目标,本文选取天文学中的Tycho-2星表作为导航星表的初始星表,它与TRC星表相比具有明显的优势,在实践运用过程中更加完备。在Tycho-2星表基础上,对球矩形分区方法进行了改进,包括明确了分区及子分区的划分方法,提出了备选导航星的选择策略。实验结果表明,采用改进型球矩形分区方法的备选导航星数量最多只占赤纬带法导航星的19.39%,仅占全天遍历法导航星的3.12%。因此,改进型球矩形分区方法更加精准,查询更快捷,更适用于SINS/CNS组合导航系统。     

果蝇算法优化的相关向量机在电子装备中的应用

针对电子装备渐变故障预测问题,提出一种基于果蝇算法优化相关向量机的故障预测方法。该方法将原始时间序列数据进行相空间重构处理,并基于折交叉验证和果蝇算法优化相关向量机模型的核函数参数,从而建立故障预测模型,并以某型雷达发射机速调管监测数据对模型性能进行了验证。实验结果表明,相比已有方法,该方法在全局优化、收敛速度、预测精度以及预测可靠性方面都具有一定优势。     

基于AHP—ML Ⅱ融合算法的先验分布研究

在缺乏可靠性试验数据的情况下,为得到可信的评定结论减少主观影响,需要从信息融合的角度出发,充分利用产品先验信息。以获得关于产品可靠性的更完整和更准确的判断信息,从而进一步形成对产品性能的可靠估计或预测。提出一种基于AHP-ML II的融合算法,对先验信息进行层次分析法处理后,再使用第二类极大似然估计法进行二次处理,通过不同的信息在融合后的先验分布中所起作用的大小,确定出各部分的权重因子,最后通过实例仿真分析得出该算法确实比融合前具有更好的合理性和可靠性。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

基于改进蜂群算法的非均匀阵列综合

针对蜂群算法易陷入局部极值的缺陷,提出一种改进蜂群算法实现非均匀阵列综合。首先,通过引入概率选择机制,以概率因子控制蜂群算法对精英蜂的选择,从而改善蜂群算法的全局优化性能;然后,采用改进蜂群算法优化阵元间距降低最大峰值旁瓣电平并抑制干扰;最后,仿真实验表明该改进算法在非均匀阵列综合中的有效性和稳健性。研究成果可为非均匀阵列综合提供一种新的途径。     

基于MINE-FNA组合算法的防空体系指标网构建方法?

防空作战体系的武器装备组成结构和对抗信息交互具有网络化特征,其作战效能是通过对抗过程中各组分系统间复杂的网络化交互涌现出来的,因此描述体系作战效能的指标也应由各组分系统效能指标相互关联涌现出来,而传统防空体系指标选取方法无法准确描述防空体系内部复杂的关联关系和揭示体系能力的复杂涌现生成机理。因此将无参数探索最大交互信息算法（ MINE）和网络统计算法（ FNA）组合构建了MINE?FNA组合算法模型,对基于武器装备体系仿真试验床的防空体系仿真的全样本实验数据进行深度挖掘,构建了“底层基础指标→均一化指标→体系级指标”的三层防空体系指标网,为研究防空体系内部复杂关联关系和分析防空体系能力的生成机理提供了有效手段。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题,采用栅格化方法建立海洋环境模型,为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标,提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法,利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径,算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失,但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题,是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。     

基于案例决策理论的仿真任务共同体服务选择算法

资源分配优化是面向服务（ SOA）的大型多用途仿真系统的关键问题,而含有不确定状态或效果的服务选择是资源分配优化中的一个难点。针对以上问题,提出了构建仿真任务共同体的方法,基于案例的决策理论（ CBDT）的思想,设计了一种不确定型仿真任务共同体服务选择算法（ CBDSSA）。算法通过服务选择案例相似度的层次化运算,生成相似历史案例集,计算得到相似历史案例的方案效用值,最终评估出目标服务选择方案综合效用值并排序备选。算例验证表明,算法约束条件少,层次结构分明,运算结果直观,为仿真任务共同体服务选择问题提供了一种新的思路和实践手段,对大型多用途仿真系统资源分配优化研究具有一定的参考价值。