基于改进遗传算法的神经网络控制

神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传算法中存在的问题,采取一种改进的遗传算法,将两种智能控制方法相结合进行研究,仿真结果表明此算法能有效改善系统的响应指标。     

遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法

针对组合模型的构建问题,从子模型的操作系统、开发平台、表现形式、硬件环境等4方面分析了采用经验公式仿真元模型的必要性;在均匀试验基础上,提出了基于遗传算法的经验公式仿真元模型构建方法,并研究了其中的关键问题,包括经验公式基本形态的编码方式、目标函数与适应度函数、交叉算子、选择算子、变异算子;最后采用经验公式仿真元模型研...     

基于预配装思想的物资混装配载优化策略

提出了一种基于预配载思想的装备物资混装配载策略,并应用模糊聚类和混合智能算法进行了实例仿真。研究对于组合优化策略在装备保障信息化系统建设中的应用具有积极意义。     

面向装备作战的弹药消耗智能预测方法

针对装备作战仿真环境下,弹药消耗预测计算时间长、实时仿真速度慢的问题,以战役战术火力毁伤弹药需求预测计算方法为主线,以人工神经网络为技术支持,提出了智能化的弹药消耗预测方法。通过遗传算法对网络连接权值的训练及优化,以及误差目标函数的改进与隐含层神经元数目的智能选取,提高弹药消耗预测的实时仿真速度,为下一步的弹药消耗预测研究提供了理论参考与方法支持。     

基于遗传算法的战时维修保障系统优化研究

分析了战时维修保障系统的结构功能,给出了维修保障系统的解析模型,提出了维修保障系统的可控参数及指标;为了使维修保障系统发挥最佳效能,以最小二乘准则作为系统的优化准则,建立了维修保障系统的优化模型,采用遗传算法对优化模型进行求解,给出了计算方法,并以计算实例验证了方法的可行性。     

基于遗传算法的潜射反舰导弹综合作战效能分析

提出了直接根据单指标相对隶属度的模糊评价矩阵,构造层次分析法中的判断矩阵用以确定各评价指标权重的方法,给出了用遗传算法检验和修正判断矩阵的一致性和计算判断矩阵各要素的权重的模糊综合评价模型,对潜射反舰导弹作战效能进行了综合评估和排序.实例表明,该方法简便通用,计算结果较为客观和稳定.     

遗传算法在装备调拨辅助决策中的应用

利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。     

基于改进GA-BP神经网络的目标毁伤效果评估

针对事后的目标毁伤效果评估时效性一般、主观性较强的问题,提出了一种基于改进GA-BP神经网络的毁伤评估方法.该方法以飞机系统为例,分析了系统目标特性后,按照目标系统层、功能毁伤层、物理毁伤层的结构顺序,构建目标毁伤树并划分毁伤等级;引入遗传算法,对其选择算子、交叉和变异概率加以改进,以获取BP神经网络最优权重值,增强了遗传算法种群的多样性和泛化能力,使网络模型的精确性得以提升;通过算例分析验证了模型的可信性和有效性,对目标毁伤效果评估的人工智能化,特别在新概念武器作战运用中,具有一定的启发和借鉴意义.     

一种实用有效的恢复策略WAL＿P

从面向对象数据库的体系结构和事务模型的角度出发 ,提出了一种实用有效的恢复策略WAL_P ,该策略实际应用于自行研制的面向对象数据库系统KDOODB中 ,为事务管理的有效实现奠定了基础。     

任务分配与调度中遗传算子的设计

应用遗传算法等进化方法进行任务分配与调度为越来越多的计算机学者们所关注。基于任务排列的知识表示 ,常规的标准遗传操作算子并不总是有效的。好的遗传算子对算法收敛性及收敛到好点是非常重要的。在列表编码的知识表示基础上 ,设计了三个有针对性的遗传算子 ,即改进的交配算子、内部交配算子和一种作为变异的迁移算子。模拟实验结果与分析表明这些算子对任务分配与调度是有效的。