基于粒子群遗传算法的多无人机协同路径搜索

为解决不确定环境中多无人机路径搜索针对性不强、效率低问题,提出一种基于粒子群遗传算法的多无人机协同路径搜索方法.建立区域栅格图环境和搜索概率图模型,采取滚动预测的方式,提出使用协同粒子群遗传算法生成预测路径,通过适应度函数确定最优搜索路径,该路径满足无人机最小转弯半径限制,并能实现威胁区域规避和重点区域加强搜索.仿真结果验证了所提算法的有效性.     

设备健康状态评估指标体系约简方法

针对设备健康状态评估涉及指标多、指标间关系复杂的问题,提出基于粗糙集和遗传算法的设备健康状态评估指标体系约简方法.将粗糙集理论和遗传算法相结合,对设备健康状态评估指标进行约简的同时,提高约简效率.某燃气轮机健康状态评估指标体系约简案例显示,该方法能够在不失代表性、系统性的前提下,将复杂指标体系约简为较为简洁、明了的指标体系,保持评估结果准确的同时减少信息收集工作量.     

二重标准平面选址问题的遗传算法

本文分析了工程设施平面选址的二重标准(bicriteria)特性,研究建立了工程设施二重标准平面选址模型,设计和实现了任意平面内二重标准选址模型的遗传算法,并通过案例进行了验算。为便于决策者对优化选址点进行权衡取舍,本文还结合算例绘制了二重标准平面选址问题的优化解权衡取舍图。     

基于神经网络和遗传算法的威胁度估计算法

针对威胁度估计问题,提出了基于BP神经网络模型的算法,利用神经网络良好的自适应能力和遗传算法强大的全局搜索能力,通过样本数据训练,提高了威胁度估计的准确性和适应性。     

融合容错控制理论的火力分配优化策略

在传统的火力分配问题上进行了模型和方法优化,考虑舰艇在拦截目标时存在失误的实际情况,依据多目标优化原则,采用改进的分布式遗传算法进行初步求解,制定相应的容错控制律,对存在失误的策略进行修正,保证火力打击效果较好的同时保持较高的容错度。最后通过仿真实验,验证了该种方法能够快速地收敛到最优解,并且在进行补偿时能最大程度地降低损失,具有一定的作战应用价值。     

基于遗传算法的整周模糊度OTF解算

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法。首先采用一组约束方程求解模糊度浮点数解 ,然后UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,最后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法能够实时动态解算整周模糊度 ,且较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

双机格斗行为建模方法研究

行为模型的真实性是决定CGF真实性的关键因素之一。针对双机格斗空战 ,提出了一种基于模糊规则的三层行为模型 ,并运用遗传算法对底层飞行状态模糊控制器进行了优化。文中给出了仿真实验结果。结果表明这种用模糊规则建立的行为模型产生了逼真的空战格斗行为。     

基于遗传算法的通信网络可靠性优化设计

在可靠性条件约束下 ,使网络成本最低是网络规划NP hard问题 .文章提出一种基于遗传算法的优化方法解决了这类问题 .仿真结果表明这种算法是有效的 .     

基于遗传算法的大系统可靠度优化分配

给出了大系统可靠度优化分配的数学模型 ,设计了大系统可靠度优化分配问题的遗传算法。数值例子表明该方法可以有效地解决大规模的、复杂的非线性规划问题。解决了传统算法的局限性     

动基地多无人机协同侦察问题研究

综合考虑舰载无人机对目标进行侦察的侦察时间约束,及无人机发射和回收平台运动对无人机回收的时间窗约束,建立了更加贴近无人机作战运用发展的带时间窗约束的动基地多无人机协同侦察问题(M-MUCRP)模型。采用周期进化遗传算法进行求解,随机生成初始解,保证了所有状态的遍历,同时改进遗传过程中的交叉、变异的进化操作,增大了解的多样性,避免了陷入局部最优。仿真说明动基地的侦察模型较之前的多基地侦察模型,更符合舰载无人机侦察问题的实际应用特点。