基于迭代结构滤波器的SAR图像去噪方法研究

通过比较各种合成孔径雷达 (SAR)图像的滤波方法 ,指出他们存在的不足。然后提出基于模拟退火的迭代滤波器的SAR图像滤波方法。这种方法通过引入相关邻域模型 ,描述图像的局部特性。首先建立一系列反映方向信息的模板 ,每一个模板代表了一种邻域结构。然后在SAR图像的统计性质基础上 ,对于每个邻域结构 ,利用Bayes方法 ,根据图像的观测值 ,获得强度真实值的最大后验概率 (MAP)估计。然后运用模拟退火算法 ,根据每个结构的概率随机选取一个邻域结构作为最适合结构 ,它所对应的估计值作为图像真实强度的估计。模拟退火保证随着温度逐步趋向于 0 ,算法可以获得估计的全局最优解     

混合遗传算法在大型运输机装载问题中的运用

为解决大型运输机装载方案的制定问题,构建了考虑飞机重心、飞机载重量、货舱容积、货物摆放方向、承压能力、装载优先级、货物底置位置和系留等现实约束的装载方案数学模型,提出了一种新的融合整体退火选择方式和对交叉、变异概率进行自适应处理的混合遗传算法,并将此方法运用到两个货物装载算例中。仿真实例表明:该混合遗传算法方法为大型运输机装载方案制定选择提供了一种科学有效的决策方法。     

涡轮叶片装配智能优化算法

涡轮组件装配是发动机制造过程的重要组成部分,在装配过程中为保证涡轮叶片装配完成后的转子不平衡量符合设计标准,需对叶片进行分组试装等步骤,装配效率因此受到影响。为解决此问题,提出一种基于改进模拟退火算法的叶片装配序列优化方法。建立由轮盘自身不平衡量与叶片不平衡量相结合的数学模型,采用多邻域搜索机制,改进退火机制,增加升温、记忆模块等方法来改进算法,通过实例验证了算法的有效性,并与蝴蝶算法,天鹰算法,原始模拟退火算法进行比较,有效地降低了涡轮转子不平衡量。结果表明,改进的模拟退火算法能够有效的减少叶片装配后的不平衡量。为使该算法能够更方便的服务于装配现场,基于MFC框架开发一款叶片装配软件,为解决叶片装配需进行多次拆装以及装配效率低的问题提供了一种有效的方案。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。     

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。     

模拟退火算法在雷达网优化部署中的应用

针对区域防空雷达网是防空作战空情预警的发展趋势,研究了雷达网优化部署问题。利用模拟退火算法全局搜索和避免局部极化的特点,结合雷达网优化部署数学模型,给出了具体的求解步骤,并通过计算机仿真实验证明了该算法的有效性。结果表明,该算法的应用为雷达指挥所指挥员和作战参谋提供了雷达组网方案的辅助分析,提高了指挥所在多种战术背景下的快速反应能力和整体作战指挥能力。     

基于遗传模拟退火算法的OFDMA系统资源分配

针对多用户OFDMA系统,提出了一种基于遗传模拟退火算法的多用户OFDMA系统资源分配策略。在资源分配时,首先假设总功率在载波间均等分配,随后根据比例速率要求确定每个用户需要的子带数,最后引入遗传模拟退火算法求解联合优化中的子带分配,在保证用户间公平性的前提下最大化系统吞吐量。仿真结果表明,该策略系统容量较大,并且近似满足了不同用户间传输速率比例性要求。     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

装备维修资源优化中的模拟退火遗传算法

在对模拟退火遗传算法改进的基础上,结合建立的通信装备维修资源分配模型,给出了该算法的实现过程,并利用此算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。