混编防空导弹火力群目标分配模型仿真

针对混合配置和部属不同类型的防空导弹武器构成全空域的防空系统中多目标的优化分配问题,介绍了混编防空导弹系统的关键要素和武器系统目标分配方法的现状,研究了防空自动化指挥系统中作战单元的的目标分配的原则、要素和约束条件,根据实际的防空导弹的数据处理特点,设计了一种实用可行的目标分配优化算法,并用VB进行了模型的作战仿真。     

装备一体化设计中基于约束和实例的维修性冲突解决方法研究

分析了装备一体化设计过程中维修性约束及维修性冲突的特点。在此基础上,结合并行设计、协同设计领域内的相关研究,提出了基于约束和实例的维修性冲突解决方法,该方法发扬了约束法和实例法解决冲突的优势,弥补了单一解决方案存在的不足。最后以某型飞机电动机设计为例对该方法进行了说明。     

一种基于粒子群优化算法的异构传感器分配方法

针对复杂的战场环境下目标环境机动性增强、传感器资源相对不足且单一传感器获取空间目标信息不完备问题,结合传感器节点自身的性能特征,考虑传感器的抗干扰性能等因素,提出一种传感器信息感知能力评估指标体系,并构建了传感器感知能力定量评价模型,计算出传感器指数.再利用传感器指数,考虑了覆盖率、电磁环境变化、态势变化等因素作为目标函数,研究基于粒子群算法的传感器分配方法,以实现传感器位置的最优分配及感知能力最大化的需求.仿真结果表明,将粒子群优化算法用于该研究,提高了传感器的总体感知能力和资源有效利用率.     

MOQPSO/D算法求解不确定目标分配问题

为了增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性,提出了一种基于分解的多目标量子行为粒子群算法(MOQPSO/D)的不确定目标分配方法.基于模糊多目标规划方法建立了不确定目标分配模型.以MOEA/D为算法框架,以QPSO算法为寻优手段提出了一种MOQPSO/D算法.通过粒子编码和非法粒子调整,将MOQPSO/D算法成功应用于求解目标分配模型.仿真结果表明:采用多目标优化方法能有效增强不确定目标分配对战场态势变化的适应性;MOQPSO/D算法在求解目标分配模型时要明显优于MOEA/D及MOEMD-CD算法.     

基于改进鲸鱼优化算法的武器目标分配

针对鲸鱼优化算法寻优搜索精度低、易早熟问题,提出一种改进的鲸鱼优化算法,并将其用于对多约束的武器目标分配模型的求解.在鲸鱼寻找猎物阶段,通过引入差分进化算法的变异策略改善鲸鱼位置更新方式,提高算法全局寻优能力;引入自适应变量调整鲸鱼位置更新过程,平衡算法的全局探索和局部寻优能力,并在迭代过程中筛选并保留优秀个体;通过仿真结果表明,改进算法与其他算法相比,提高了武器目标分配收益和分配速度.     

编队分布式交互仿真体系的实现与评估－海军雷达干扰检测与解算的研究例案

本文是美国田纳西州技术大学计算机科学系和机械制造研究中心、软件自动化和智能实验室在1999年的国际计算机仿真会议上发表的论文.文章提出一个两级体系结构,用于实现海军雷达设备的干扰检测和频率分配在分布式仿真环境中的实现.介绍了目前的实现情况和所取得的结果以及对三种算法的性能分析,这三种解干扰的算法是本地自主算法、主从算法和基于协商的算法.本地自主算法在十分混杂的环境中很有用,主从算法用于确定性态势,而基于协商的算法则是界于这两种极端态势之间的恰当选择.     

机群对地攻击分析动力学模型的建立及仿真分析

根据兰彻斯特作战动态方程的研究方法建立了机群对地攻击效果的分析动力学模型,并通过仿真分析、讨论了影响对地攻击效果的可能因素,如:目标分配形式,目标发现概率,攻击结果侦察概率以及假目标等.     

并行面向对象数据库中的数据放置

针对并行面向对象数据库的特点,结合异步并行查询执行策略,提出了一种基于对象类的混合式数据放置策略,它包括两个部分:混合式数据划分策略和基于对象类的数据分配策略     

伺服机构故障下基于线性规划的运载火箭姿控系统重构控制

发动机伺服机构故障给新一代运载火箭姿控系统的可靠性和安全性带来挑战,亟须开展重构控制策略研究。针对这一问题,提出一种基于线性规划的摆角重构控制分配方法。将伺服机构故障下的摆角分配问题转化为1范数单目标有约束优化问题,进而转化为标准的线性规划模型,采用单纯形法进行求解。仿真结果表明,所提出的线性规划法能够实现伺服机构故障下姿控系统的完全重构,各摆角均未达到饱和值,表明了方法的有效性。     

多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型

融合新闻命名实体、新闻标题、新闻重要段落、文本语义等多特征影响,提出基于多特征融合文本聚类的新闻话题发现模型。模型根据新闻的多特征影响,提出一种多特征融合文本聚类方法。该方法针对新闻标题、新闻重要段落等特征因素构建向量空间模型及相似度算法,基于潜在狄利克雷分配模型构建主题空间模型及相似度算法,针对命名实体构建命名实体模型及相似度算法,并将三种相似度算法形成最优融合。基于多特征融合文本聚类方法,模型改进了用于新闻话题发现的Single-Pass算法。实验是在真实新闻数据集上开展的,实验结果表明:该模型有效地提高了新闻话题发现的准确率、召回率和综合评价指标,并具有一定的自适应能力。