多属性群决策和多目标规划的维修备件筛选方法

维修备件的模型和方法.该方法首先按照多属性群决策方法对各种维修备件进行综合排序,然后再用多目标规划理论确定维修备件的选择方案.对该方法具体应用时的若干问题也进行了探讨.     

通信对抗群自动化指挥控制系统的设计与实现

通信对抗群自动化指挥控制系统用于战术层次,是自动化指挥系统的分系统。主要分析了群自动化指挥控制系统的功能,总结了一种基于无线网络平台的实现方案,最后给出系统工作的整体流程。     

导弹反拦截电子对抗

简要叙述了"爱国者"导弹PAC-3·ERINT系统的特点、对抗措施、对抗过程、假目标布设原则、假目标群的发射间隔时间和假目标材料等。     

防空兵群指挥所配置方案优化分析

防空兵群指挥所配置是兵力部署的重要内容,它从根本上决定了指挥所的指挥效能和野战生存能力。多年来,指挥所的配置多是根据防空兵战斗的相关战术原则,由作战参谋提出数个配置方案,然后由指挥员做出决策。这种仅凭主观决策的做法与现代防空作战的要求不相适应。结合模糊多指标评判方法与优化理论,从发挥指挥效能与提高生存能力两个方面出发,对防空群指挥所的配置进行了分析,并建立了配置方案优化的模型,从根本上改变了指挥所配置完全依赖主观判断的做法。最后应用模型分析了一个实例。     

基于免疫粒子群文化算法的数字电路故障诊断

为改善粒子群算法摆脱局部极值点的能力,提升种群进化的多样性,将免疫算法中免疫机制引入到粒子群算法中形成免疫粒子群算法;为有效提高故障覆盖率和缩短测试生成时间,将免疫粒子群算法引入文化算法框架中形成免疫粒子群的文化算法。将其应用于数字电路故障模型仿真实验并与其他测试生成算法进行对比,结果表明该算法能够有效提高故障覆盖率,缩短测试生成时间,在大规模电路测试生成与故障诊断中更具优势。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法,该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷,基于Tent映射提出混沌双扰动的思想,并加入粒子群算法的进化过程,实现对粒子群算法的改进;之后,利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值,建立目标威胁估计模型和算法;最后,将该方法应用于实例中进行仿真,结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

基于改进粒子群算法的MIMO雷达布阵优化

针对MIMO雷达收发阵列在给定阵元数和阵列孔径下的布阵优化问题,将一种改进的粒子群算法———二分粒子群算法用于非均匀对称直线阵的旁瓣优化。该算法以MIMO雷达联合收发波束为优化对象,对MIMO雷达发射和接收阵列同时进行了布阵优化。仿真实验表明,当阵元数和孔径大小确定时,该算法可以在保证主瓣不展宽的情况下,将旁瓣峰值控制在－21dB以下,且与现有方法的相比,收敛速度更快。该算法在MIMO雷达设计方面具有一定的理论参考意义。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

基于空间约束的舰载机出库调度

舰载机在航母上的调度问题是制约舰载机出动和回收的重要因素,以往研究主要集中在飞行甲板调度方面。针对舰载机在航母上的出入库问题进行研究,着力解决舰载机在航母上二、三波次的出动能力。首先对舰载机出库的流程进行分析,梳理制约因素。其次,应用柔性流水车间调度理论对空间约束条件下的舰载机出库调度问题进行建模。再次,对智能粒子群算法应用于舰载机出库调度问题进行分析,对编码进行设计,并给出算法流程。最后,对出库流程进行仿真,计算出最优出库方案及时间,验证了模型的准确性。