基于效费比的武器目标分配

有效武器目标分配(WTA)是防空阵地的核心。分析了目标毁伤收益、武器损伤关键战术指标因素,提出基于效费比的WTA评价标准,建立了针对多目标的WTA模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法。该遗传算法通过设计一种武器目标分配的染色体编码,利用最优保存策略选择运算、均匀交叉运算、非均匀变异运算来求解。仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

战时野战通信装备随机备件优化方法

随着模块化技术在军事领域的广泛应用,通信装备的战场抢修通常采取换件修理的方式。针对战时野战通信装备随机模块化备件的配置问题,建立了装备战备完好性和费用约束的优化模型,并给出了遗传算法的求解过程。通过实例分析表明该方法能够在战时为装备配置数量合理的备件,使装备备件在满足战备完好性的基础上携行量最少。     

传感器/武器——目标分配问题的两种规划模型及求解

通过分析现代火力打击作战中传感器——目标分配与武器——目标分配间的相互关系,在武器——目标分配问题基础上提出了传感器/武器——目标分配问题.依据目标被毁伤概率的两种计算方法,给出了该问题的两种规划模型,在武器目标分配时一种模型考虑所有可能被截获的目标,而另一种模型则只考虑被传感器截获的期望目标集合.根据模型特点在应用遗传算法对问题进行求解时,设计了异体交换算子和段内交换算子等两种新的遗传操作算子.最后通过仿真算例对两种模型进行了验证.     

用户组在RBAC模型中的应用

基于角色的访问控制(RBAC)机制中角色分层不能反映部门的组织结构、不适用大量用户的系统。通过引入用户组使系统的组织层次在用户组的层次结构中得到反映,对用户组的授权代替了组中所有用户的授权,解决了部门权限管理和大量用户的授权问题。基于用户组的访问控制模型在灵活和可扩展性、可接受性、机制的经济性方面具有明显的优势。     

中件空投集装箱装载与需求优化方案

由于随队投放装备物资种类、大小等复杂性,空降兵战略投送中装载方案一直无法很好地解决.通过对装载问题的认真分析,建立了目标优化函数,利用遗传算法的特性,提出了基于装载过程的适应度算法,并通过特殊的遗传基因操作过程,实现了强约束条件下的中件空投集装箱需求优化解决方案和算法.     

基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型

装备的抢修性是装备设计时赋予装备的一种固有属性,直接影响到战场抢修工作。抢修性模型是抢修性研究的重要内容。针对抢修性量化模型难度大的特点,尝试采用具有自学习能力的神经网络对抢修性进行仿真预测,同时为提高神经网络的性能,运用遗传算法对其优化,从而得到基于遗传神经网络的装备抢修性预测模型。最后仿真结果表明该模型可较好地用于抢修性的仿真预测,能为新研制装备的抢修性设计提供有益参考。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法

针对航空兵出动架次计算问题,基于资源受限项目调度理论进行问题描述和建模,以给定兵力对目标任务的最大出动架次为效能指标,分析影响因素和约束条件,建立了问题数学模型.根据问题模型特点,采用遗传算法进行求解,针对染色体编码问题,设计了一种扩展任务列表编码方法;针对初始解集求解问题,提出了一种基于优先规则的出动架次分配算法.并构建了航空兵出动架次计算仿真算例对问题模型和求解算法进行验证,实验结果表明,所提模型和算法能够有效求解大规模航空兵出动架次计算问题.     

基于GA-SVM的装备保障设备报废技术鉴定方法

为提高装备保障设备报废技术鉴定的准确性,提出了一种基于支持向量机的报废技术鉴定方法.分析了报废技术鉴定主要特征,并给出了各特征的量化和预处理公式.介绍了支持向量机基本原理,并引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优.算例验证结果表明,与常见分类算法相比,基于高斯核的支持向量机在装备保障设备报废技术鉴定中,训练时间更短、分类精度更高.     

模糊层次分析法与改进遗传算法的选址仿真

从工程地质、地形地貌、军事作战和后勤保障4个方面构建军事指挥中心评价体系,利用模糊层次分析法构建选址模型,进行军事指挥中心适宜性评价.根据评价结果设计选址步骤,结合具体研究区利用遗传算法进行实例分析,引入马尔科夫理论改进遗传算法,验证模型方法的可行性.研究结果表明,提供的选址方法有效地解决了军事指挥中心重复选址问题,提高了选址方法的效率和准确率.