一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

协同空战指挥控制系统智能体模型研究

建立了由多个智能体(Multi-AgentSystem)组成的多机协同空战指挥控制系统的总体结构模型及基于信念、期望、意图(BDI)结构的单个智能体的结构模型,并针对多机协同空战指挥控制的特点,对基于BDI框架的智能体结构、智能体的内部行为、触发事件和结合作战效能的BDI解释器等形式化建模问题进行了研究。最后,指出需完成的后续工作以及相关技术问题。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

军事能力到装备系统的双层规划模型及其求解算法

阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将结果返回上层影响最终的决策。应用了多目标遗传算法来求解该规划模型。算例结果表明,所建立的双层规划模型及其求解算法对于国防资源分配问题是有效的。     

递进型优化算法对相控阵天线阵列的波束优化

针对相控阵导引头中存在的误差和干扰对阵列波束的影响,提出了权值近似和遗传算法结合的递进型算法实现对波束的最大优化.该算法综合考虑了阵列的互耦效应对波束的干扰以及量化误差,在权值近似的基础上将阵列波束的旁瓣电平、零深和波束宽度作为优化指标,引入遗传算法不断逼近实现波束的优化.该递进算法在权值近似的基础上优化,进一步提升了...     

抗通信时延的分布式固定时间收敛协同制导律

为使得多枚导弹在存在通信时延的情况下有效完成对机动目标的同时攻击,提出了一种抗通信时延的固定时间收敛分布式协同制导律。该制导律基于固定时间控制技术框架,实现了稳定时间边界不依赖于多导弹系统初始状态,提升了多导弹系统控制效率;采用一种快速非奇异终端滑模和虚拟领弹共同主导的方法,可实现制导律具有对抗通信时延的鲁棒性;利用了李雅普诺夫稳定性理论证明了固定时间内的一致性。仿真结果表明,存在通信时延的情况下,基于所设计的分布式协同制导律,多枚导弹能够有效地完成对目标的同时攻击。     

基于排序的自适应遗传算法航空炸弹弹道拟合方法

提出了一种基于排序的自适应遗传算法的航空炸弹弹道的拟合方法.该方法在简单遗传算法的基础上,将每一代染色体的适应度排序,并添加了交叉率和变异率的自适应控制函数,既克服了简单遗传算法收敛速度慢,稳定性差的缺点,又改善了函数优化效果.算法应用于某型航空炸弹的弹道数据拟合,仿真结果表明,该算法的拟合精度高,拟合模型优化效果良好.     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

美军典型协同交战项目发展及启示

阐述了美军协同交战的发展路线共分为四个阶段,列举了美军典型协同交战项目,并对21世纪以来美军典型协同交战项目(NIFC-CA、CODE、"马赛克战")进行了研究分析,总结其发展路线,具体分析了四个创新关键技术,提出对我海军装备发展的启示.