强势信息进化算法的设计

在进化算法中,挖掘信息资源,融入强势信息,使的基因种群朝着优的目标进化发展,增强了种群进化的目的性,加快了算法收敛速度,提高了算法可靠性。     

一种可进化人工神经网络的结构设计及其在舰船雷达目标识别中的应用

设计了一种基于GA的带有可进化性的ANN的体系结构,并将该结构应用于舰船雷达的目标识别中。实验结果表明,经GA的优化搜索,这种经过改善的有进化能力的ANN结构,在舰船雷达目标识别中取得了较好的效果.     

武警捕歼战斗兵力分配模型研究

捕歼战斗是武警部队依法缉捕、歼灭犯罪分子的一种战斗行动。考虑作战过程中兵力分配的实际因素,在问题建模过程中引入了捕歼对象的威胁度,建立了一个多目标模型,使捕歼战斗更加符合实际作战;提出了基于分解的多目标进化算法的求解方法,并给出了方法的具体设计思路和流程。捕歼实例仿真计算结果表明,本文提出的基于分解的多目标进化算法比非支配排序遗传算法的改进算法具有更好的适用性和优越性。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。     

军事与经济协调度测定方法评价

从统计的角度看,测定协调度的常用指标有距离协调度、综合发展度两种,二者在计算方法上有较大差异。前者相对简单,使用频率较高,应用性强;后者计算过程复杂,但方法更成熟。应用的时候,应根据不同时期系统的发展特征选择恰当的测定方法。     

基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划

针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。     

与雷沃结缘:摩尔多瓦农民走上致富路

伊万耶夫是摩尔多瓦共和国伯尔兹市郊区的一名农民,原为集体农庄的一名拖拉机驾驶员。2007年,伊万耶夫购买了一台雷沃拖拉机进行田间劳作。现如今,他已经拥有了三台雷沃拖拉机和多种农机具,成了当地的"种植大户"和"农机大户"。摩尔多瓦80%的国土面积是黑土高产田,向日葵是主要经济作物,每年4月初开始播种,9月底收获,期间要进行犁地、整地、播种、喷药、除草、松土、收割、运输等作业环节。2010年年初,经过反复思量,伊     

基于进化规划的RBF网络用于二相码旁瓣优化

研究了低截获概率技术中常用的二相编码信号处理中的距离旁瓣压缩问题,采用改进的进化规划算法优化径向基函数网络,提出了一种基于改进进化规划算法的计算方法。通过对13位巴克码和31位M编码的仿真实验,表明新的方法在旁瓣抑制能力和运算速度等性能方面,都有较大的提高。     

进化粒子滤波算法在雷达目标跟踪中的应用

进化粒子滤波算法通过模仿生物进化体制,以牺牲大量的计算量为代价增加样本集的多样性,从而较好地缓解了样本贫化现象.将进化粒子滤波算法应用于雷达目标跟踪过程中,变异强度的选择参考系统噪声与观测噪声性质,并通过粒子匮乏现象的强弱选择是否应用进化算法,从而大大减少了计算量.仿真结果显示所提出的算法对雷达目标跟踪有较好的应用价值.     

新混合智能计算法在 UCAV 航路规划中的应用

无人作战飞机(UCAV)出航执行对地攻击(或侦察)任务,若事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,就飞行航路进行整体规划设计,则可以综合减小被敌方发现和反击的可能性,最大限度地降低耗油量,从而显著提高其执行任务的成功率.在对进化算法研究的基础上.将用于解决旅行商问题(TSP)的进化算法加以改进,引入优秀个体保护法和模拟退火的策略思想,借以克服进化算法固有的易陷于局部最优的早熟现象,然后运用于UCAV的航路规划.实验结果表明,改进的混合智能计算方法简易而有效,寻优效果明显优于常规进化算法,规划出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的综合需要.