基于两阶段算法的半潜维修船功能舱室布局

以维修舱空间、舱室邻接、舱室全局位置三个指标为目标函数,以满足高初稳性要求、保证船舶浮态等为约束条件,建立技术可行前提下半潜维修船功能舱室布局优化模型。通过设计贪婪取走启发式算法与规划求解相结合的两阶段算法,实现对模型的求解。以载重为5×10~4 t的半潜船体为载体进行设计,得到半潜维修船功能舱室优化布局方案。随着维修设备质量系数的增加,可行的布局方案数呈上升趋势。该方法可提高半潜维修船在功能舱室布局过程中决策的科学性。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

基于PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

基于改进蚁群算法的无人机集群任务分配和路径规划联合优化

无人机集群作战得到广泛的应用,其路径规划和任务分配技术的研究是无人机集群作战的关键步骤.然而,传统的方式是将路径规划和任务分配分别求解计算,这样的处理方式未考虑任务分配和路径优化的耦合关系,会造成路径交叉、资源分配不均匀的问题.针对多任务场景中的多子群任务分配和路径规划问题,将任务分配和路径规划联合优化,提出了改进的蚁...     

基于偏好联盟博弈的导弹集群分布式任务分配模型

在空空导弹拦截大规模集群的场景中,由于集中式算法求解大规模任务分配问题的性能面临通信能力和实时性的限制,研究使用分布式算法求解任务分配问题具有重要的现实意义.以偏好联盟博弈模型为基础,设计了分布式导弹集群任务分配模型,并使用博弈学习算法中的空间自适应博弈(spatial adaptive play,SAP)算法求解最优...     

基于双FPGA+DSP全姿态指示仪系统设计

针对全姿态指示仪对画面显示和信号处理的要求,系统采用双FPGA+DSP的硬件体系结构,把整个任务分成信号采集与预处理模块、图形与字符轮廓生成模块和显示模块.介绍了系统的原理框图、FPGA2的实现结构以及改进的边标志填充算法.本系统解决方案满足了画面逼真显示和信号实时处理的要求,并且具有很好的可靠性和重构性.     

基于误差放大的BP算法改进

收敛速度慢和容易陷入局部极小是BP算法典型的缺点,也是后来许多改进算法不能克服的问题.介绍了基于误差放大的BP算法原理,分析其对标准BP算法的改进之处,将该算法从单层推广到多层.分析这种算法的数学依据,针对这种算法存在的问题和不足之处--收敛速度慢和不可调节的变化区,提出了一种改进措施:在放大系数中加入元素,从而使其避免了盲目调节.用matlab对实例进行仿真,相对其他的改进方法仿真结果表明该方法具有更好的收敛性和更高的精度.