基于GAPSO-TS的多基地无人机航路-时间协同规划

针对多基地无人机协同规划航迹计算复杂、容易陷入局部最优的问题,在遗传粒子群算法(GAPSO)的基础上,引入禁忌搜索算法(Tabu-Search)混合为GAPSO-TS算法,通过与PSO、GAPSO算法对比,表明GAPSO-TS算法能够提高全局寻优性能,同时相对于GAPSO算法,加快了收敛速度.在多无人机时间协同三维航路规划里应用GAPSO-TS算法可以更快的收敛,同时设计以时间协同为约束的适应度函数,函数具有简单易行的特点,保证了不同基地的无人机都可以在同一时间内最快到达目的地,实验结果验证了算法的可行性.     

C^4KISR系统的研究及对我军信息化建设的启示

本文对C^4KISR系统进行了深入研究,分析了C^4KISR系统的体系结构、功能组成、作战模式、信息利用、重点领域、技术需求及积木模型等内容,对C^4KISR系统中GIG的作用、分层和各种能力进行了讨论,从中得出了对我军信息化建设的几点有益的启示。     

型号项目工期风险管理决策模型与自适应遗传算法

针对型号项目的过程特点,建立了型号项目工期风险的管理决策模型。模型考虑了型号项目中活动重叠、活动迭代、活动执行时间的不确定性和可更新资源总量等重要的工期风险影响因素。从模型的特点出发,给出了问题求解的基于自适应遗传算法的仿真优化方法。算例显示,该算法能较好地求解本文的工期风险管理决策问题。     

一种新的导弹发射技术辅助决策系统架构

导弹武器系统特有的作战特点,以及专家知识的不完备性,使得传统的辅助决策系统难以在短时间内作出准确、有效的决策。因此,提出一种新的导弹发射技术辅助决策系统的总体结构及实现相应功能的模型,即采用BP神经网络-遗传算法(GA)实现辅助决策,基于有向图实现故障诊断,通过决策融合生成图形决策方案,缩短了决策时间,提高了决策的有效性。     

RBF神经网络在飞艇单发停车故障中的应用

针对飞艇单发停车故障,提出了一种基于径向基神经网络的模型跟随非线性重构控制策略,并使用遗传算法对RBF网络进行了优化.该方法通过响应误差构造神经网络的学习规则,神经网络的输出驱动系统向着消除误差的方向运动.理论分析和仿真验证表明,该控制策略具有良好的重构性能和鲁棒性.     

基于ISIGHT的微型飞行器布局优化设计研究

微型飞行器具有飞行雷诺数低、易受外界环境干扰等特点,并存在多目标优化问题,因此其气动布局优化设计难度较大。针对微型飞行器的特点及优化设计要求,采用N-S方程与遗传算法相结合的方法对微型飞行器的多目标优化设计,基于ISIGHT软件来实现该方法的具体流程,克服了计算量大、无法实现自主迭代的缺点。并对微型飞行器的展弦比、尾翼安装角、尾翼的高度和根弦长进行优化,优化目标为飞行器的静稳定性和升阻特性,优化后的构型具有良好的气动性能,结果表明该方法明显提高了计算的精度和优化设计的水平,在工程上有一定的应用价值。     

改进型概率地图航迹规划方法

针对在线航迹规划对时间和内存要求较高,提出一种基于遗传算法的改进型概率地图算法。该方法引入分层规划的思想,在离线航迹规划时,利用遗传算法找到最优初始航迹并建立航迹走廊,以此来缩小概率地图的规划空间。概率地图方法在缩小后的空间中建立概率地图,自由线路数量大大降低,同时使得在线航迹规划搜索范围减少,时间缩短。仿真实例表明,该方案比传统PRM更能满足在线航迹规划的要求。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。