基于遗传算法的模糊分类及其应用

本文建立了一种区域性距离上基于遗传算法的模糊识别爆炸与地震的方法。以纵波,波最大振幅比,横波最大周期,近震震级与近震持续时间震级比作为鉴别量。此方法对河北样本和山西样本进行了识别,山西样本的正确识别率达９５．６％,河北样本的正确识别率在１００％。此方法优于神经网络方法。     

三倍体无籽枸杞的选育研究

枸杞（LyciumbarbarumL．）,系茄科枸杞属的落叶灌木,为我国特产,是名贵的“药食同源”高级滋补品。由于枸杞果实营养丰富,被国际上誉为人体免疫功能的增强剂。九十年代以来,随着改革开放的深化所带来的科技进步,人们对枸杞祛病延寿功能愈加认识。枸杞已由中药医用转向保     

低技术对高技术的嘲弄

一般说来,事物发展的秩序总是新的代替旧的,落后的让位于先进的。据外刊报道,在近几场现代局部战争中,尽管高技术武器效能卓著,但从战后实际统计结果看,大多数中低技术武器在战争中的地位和作用仍不可忽视。它们并不甘心退出战争舞台,仍可发挥其特有的威力。据有关...     

机载制导武器的武器-目标分配算法研究

机载制导武器的武器-目标分配算法是智能航空指控系统的一个基础研究问题。本文在建立了武器-目标分配的基本概念和对算法要求的基础上,提出了两种武器-目标分配算法;基于决策论的武器-目标分配算法和基于导弹截获区的武器-目标分配算法,并对基于导弹截获区的武器-目标分配算法进行了仿真实验。结果表明,此算法具有高透明性、有限消除最大威肋、杀伤概率最大、充分利用机载武器等特点。     

坦克会战中动态武器—目标分配问题求解方法

动态武器-目标分配(DWTA)是坦克会战中取得战斗胜利的关键.建立了坦克战中DWTA模型,并提出了它的一种简单求解方法.实验结果表明求解方法是有效的.     

基于强化学习的多对多拦截目标分配方法

针对空中对抗环境中多对多拦截的武器目标分配问题,提出了一种基于强化学习的多目标智能分配方法。在多对多拦截交战场景下,基于交战态势评估构建了目标分配的数学模型。通过引入目标威胁程度和拦截有效程度的概念,充分反映了各目标的拦截紧迫性和各拦截器的拦截能力表征,从而全面评估了攻防双方的交战态势。在目标分配模型的基础上,将目标分配问题构建为马尔可夫决策过程,并采用基于深度Q网络的强化学习算法训练求解。依靠环境交互下的自学习和奖励机制,有效实现了最优分配方案的动态生成。通过数学仿真构建多对多拦截场景,并验证了该方法的有效性,经训练后的目标分配方法能够满足多对多拦截中连续动态的任务分配要求。     

改进蛙跳算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题,提出一种改进蛙跳算法来求解空间受限的武器目标分配。首先,基于武器目标分配原则建立多约束条件下武器目标分配模型,并将多目标优化问题转化为单目标优化问题;其次,采用基于非支配等级和拥挤度因子的精英选择策略改进初始种群的多样性和均匀度,提升算法最优解的质量;最后,通过合理的想定背景进行仿真计算,结果表明：该方法可有效平衡搜索时间和全局最优解质量,可作为编队防空作战时武器目标分配的一个不错选择,通过与SFLA算法和遗传算法进行比对分析,表明该算法相对SFLA算法求解的最优解质量高,相对遗传算法搜索效率高。