基于MOEA/D的柔性结构燃料—时间多目标优化控制研究

利用基于分解的多目标优化算法(MOEA/D)研究了柔性航天器多目标优化的rest-to-rest机动问题.基于空间飞行器刚柔耦合动力学方程,提出了最小时间-最少耗能的多目标优化控制模型;给出了基于MOEA/D的算法框架,并对柔性飞行器空间机动问题进行了多目标优化控制的分析设计;典型算例表明该算法可有效地应用于柔性航天器姿态机动控制器的分析设计之中.     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

适用于复杂系统仿真试验的试验设计方法

拉丁超立方试验设计是"充满空间"试验设计方法的重要领域.传统拉丁超立方试验设计优化以列相关系数最小化或试验点之间最大距离最小为单一优化准则,这种单目标试验设计优化方法存在缺陷.提出了将两类优化准则作为优化目标的多目标优化准则,以及实现多目标优化的改进ESE算法.算例分析证明,提出的试验设计优化算法优于已有典型试验设计方法.     

基于序列二次规划算法的控制律寻优设计

针对某型无人机设计的纵向控制系统,运用经典控制器设计,然后通过参数优化而进行时域自动调节控制律参数的方法设计控制律,优化算法采用序列二次规划法.自动调参的过程是直观可视的.仿真结果表明运用该方法所设计出的控制律满足飞行品质要求,比传统的人工调节控制器参数效果更好,并提高了工作效率.这种方法可以应用于其他控制对象.     

协同反潜指控决策建模及优化研究

介绍了多目标优化模型.建立了协同反潜作战中目标威胁度和射击有利度模型,将遗传算法引入到指控决策优化过程中.设计了基于遗传算法的指控决策优化算法,并对算法作了适应度值乘幂变换和保存最优个体策略方面的改进.以编队协同防御为例,得到了未改进的遗传算法和改进的遗传算法的优化结果,并对两种方法的优化效果进行了比较,比较结果表明:无论是从算法的收敛速度还是寻优率方面,做过改进的算法都较未改进的算法优越.通过选择不同的初始种群进行多次试验的方法,验证了优化结果的正确性.     

反辐射无人攻击机过载参数分析

基于反辐射无人攻击机导引头控制原理,在建立反辐射无人机末制导系统数学模型的基础上,根据反辐射无人机的作战环境和特点,分析了反辐射无人攻击机攻击弹道预定过载参数的影响,并依据反辐射无人攻击机的弹道运动方程进行了仿真运算,选取了最佳的攻击弹道.     

基于k短路径的兵力机动路线优化方法

由于传统Dijkstra算法只能求解最优路径,结合兵力机动路线选择的需要,将求解k短路径的实用算法引入到兵力机动路线优化问题中,给出了算法的数据结构和步骤。在道路权重的确定上,提出将路程、通行能力和安全性三项指标相结合的思想,并给出了综合权重的计算方法。仿真实验表明所提方法具有较强的实用性。     

一种指挥控制系统中的目标优化分配方法

对现有的目标优化分配模型进行了分析,给出了防空指挥控制系统中目标优化分配的工程背景,在该背景下,对影响目标优化分配的因素进行了分析总结,给出了一种以拦截效能为效益函数的目标优化分配模型,对该模型进行了仿真验证.     

新形势下加强民兵建设的几点思考

新形势下,我们必须着眼维护国家安全和发展利益,围绕担负的＂服务、应急、应战＂多样化军事任务,全面加强和改进民兵建设。 调整优化组织体系结构。从面临的安全威胁和可能的军事行动样式出发,着力抓好以民兵应急分队为拳头、以民兵作战和勤务保障分队为骨干、     

人工免疫算法在火力分配上的应用

人工免疫算法是新兴的智能计算方法,已被用于解决网络安全、模式识别、函数优化、遗传算法等领域的问题.为解决传统火力分配模型不易求解的问题,将人工免疫算法引入其中.简要分析了火力分配问题的数学模型,采用类比的方法构造了相应的人工免疫算法,比较了人工免疫算法和遗传算法的异同,并用人工免疫算法求解了该问题.结果表明该方法计算速度快、精度高,为解决火力分配问题提供了参考.