基于遗传算法的无人机航迹规划代价函数

针对当前使用的无人机航迹规划代价函数的不足之处,提出一种利用遗传算法对无人机航迹规划代价函数进行优化的方法。对基本遗传算法进行了局部改进,设计了航迹极坐标编码方式及航迹适应度函数,在采用基本遗传操作算子的基础上采取精英保存策略,提高了算法的效率;采用代价归一化并进行优化的思想,得到优化之后的代价函数权重值。优化结果表明,该方法可以获得代价更低的航迹。     

RBAC模型中角色继承的改进

由于角色分层与组织结构无关,导致权限继承不能依赖于系统的组织.提出继承域的概念,建立基于继承域的角色层次模型,给出改进模型的定义、继承规则、约束条件和角色权限求解算法.实例证明改进模型能清晰地反映系统的组织结构,解决权限继承问题.域属性的引入使得角色的层次结构和权限的分级管理简单有效.     

BP神经网络的遗传模拟退火算法动态选址仿真

针对战区装备保障点动态选址问题的广义最大覆盖选址模型,综合分析传统的启发式算法全局、局部搜索中的优缺点,提出一种基于BP神经网络的遗传模拟退火算法,并将其运用于战区装备保障点动态选址决策实际问题中,对该算法进行了仿真研究,给出具体实例的仿真结果验证了该算法求解最优解的高效性以及运算的高收敛速度.     

海空跨域协同兵棋AI架构设计及关键技术分析

以深度强化学习为核心的智能博弈技术在游戏领域内的突破和进展为海空兵棋AI的研究提供了借鉴。智能体架构设计是需要解决的关键问题,良好的架构能够降低算法训练的复杂度和难度,加快策略收敛。提出基于随机博弈的海空跨域协同决策博弈模型,分析了相关的均衡解概念;在分析典型智能体框架基础上,针对海空兵棋推演决策博弈过程,提出基于多智能体分层强化学习的智能体双层架构,能够有效解决智能体间协作和维度灾难问题;从兵力协同、智能体网络设计、对手建模和训练机制共4个方面分析了关键技术。期望为海空兵棋AI设计实现提供架构指导。     

一种频率-相位混合编码的MIMO雷达波形设计

针对MIMO雷达中常规单载频子脉冲相位编码信号的频带较窄、距离分辨率不高,以及线性调频-相位编码信号模糊函数有“栅瓣”的问题,提出了一种基于置换矩阵时频分布的线性调频-相位编码（perm-LFM-PC,PLP）混合波形的正交波形集设计方法。由于置换矩阵时频分布调制方法引入置换序列调频编码,使得PLP波形的峰值旁瓣（ASP）和互相关峰值（CP）有所升高。为此,以ASP和CP的总和为代价函数,建立PLP波形集优化模型,并提出一种多种群优化遗传算法(MSO-GA),对调频编码序列和相位编码序列进行联合优化。仿真结果表明,PLP波形具有易于实现宽频带的优点和图钉状模糊函数,经过算法优化后的PLP波形集的ASP和CP较低,适用于MIMO雷达系统。     

基于改进遗传算法的防空火力优化分配方法

结合地空导弹部队防空作战的特点,提出了基于改进遗传算法的防空火力优化分配模型,给出了模型求解的方法和步骤,详细阐述了改进遗传算法在防空火力分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了火力分配方案,通过仿真证明本方法运算速度较快,结果精度较高,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

无人机的协同侦察航路规划

无人机将成为侦察卫星、有人驾驶侦察机的重要补充与增强手段 ,成为未来战场上广泛应用的一种侦察工具。为了提高无人机 (U AV)的侦察效率 ,在执行侦察任务前必需规划设计出高效的无人机侦察飞行航路。针对这一问题 ,提出了一种侦察效率指标评估的计算方法 ,解决了航路规划中的侦察效率量化问题。考虑在大范围任务区域内进行侦察航路优化存在计算的复杂性和收敛等问题 ,采用遗传算法对侦察航路进行了优化处理。通过该方法得到的侦察航路可以有效地提高无人机的侦察效率。     

基于遗传算法的目标方位角估算

针对某型武装直升机加装微光电视瞄准系统后 ,提出了采用遗传算法进行微光电视图像的识别和提取 ,然后与模型基元进行图像匹配 ,来研究目标方位角的估算问题。经分析计算 ,能较好地满足需求 ,为微光电视瞄准原理的实现打下一定的基础。     

基于遗传算法的涡轮增压器叶轮优化设计

提出了一种基于遗传优化理论的涡轮增压器叶轮的优化设计方法,论述了以涡轮增压器叶轮能量损失最小为目标函数,以叶轮叶片进口角、进口直径、进口宽度、出口直径、叶片数、出口角为设计变量的涡轮增压器叶轮的优化设计模型及优化计算的方法,数值计算表明,这种算法可以方便地求得具有最小涡轮损失的涡轮叶形参数.     

航材库存优化的遗传算法

本文用缺件停飞飞机期望架数建立航材库存优化模型,用改进的遗传算法,例计算表明,该法科学合理,具有一定的使用价值。