基于模糊聚类的粒子群算法在雷达组网优化布站中的应用

提出了一种基于模糊C-均值聚类的粒子群算法,将其应用于雷达组网优化布站.定性分析了雷达组网布站原则并对其量化,建立了优化布站的数学模型.为加快求解速度,结合模糊C-均值聚类对标准粒子群算法进行了改进,给出了基于模糊C-均值聚类的粒子群算法在该优化问题中的设计方法,并与标准粒子群算法和遗传算法进行了仿真对比.结果表明,该方法能够快速得出雷达组网优化布站方案,验证了雷达组网布站模型的可行性和改进算法的有效性.     

基于极大熵微粒群混合算法的非线性方程组求解

针对非线性方程组,给出了一个新的算法.该算法首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,再利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并与其他算法进行比较.计算结果表明,提出的算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

能力型防空群指控系统概念模型及效能评估

为提高能力型防空群整体作战能力,应用系统论方法分析了能力型防空群指控系统的构成要素及运行模式,提出了指控系统信息结构力的概念,建立了能力型防空群指控系统概念模型。在此基础上,提出了能力型防空群指控系统效能评估指标体系,运用网络复杂性理论、图论、集合论及信息论方法建立了能力型防空群指控系统的物理性能及信息结构力计算模型,给出了指控系统效能综合评估函数,可为防空指控系统构建提供参考。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

基于多粒度多语义语言判断矩阵的群决策方法

在基于语言判断矩阵的群决策中,多个决策者可能会使用不同粒度不同语义的语言评价集表达自己的偏好。针对此问题,提出了将多粒度多语义语言评价集统一转化为基本语言评价集上二元语义的一致化方法,证明该方法能够实现信息无损的转换,且转换后语言判断矩阵性质不会改变。在此基础上,基于二元语义的相关集结算子,将二元语义信息集结为群体的判断。通过一个实例验证了方法的有效性和实用性。     

一种时频混叠的欠定混合通信信号盲分离算法

针对衰减-延迟欠定混合通信信号的盲分离问题,提出了一种基于子空间最小距离的源信号估计算法,通过计算观测信号到混合矩阵列矢量张成子空间的距离,估计任意时频点同时存在的源信号数目以及当前源信号对应的混合矩阵列矢量,把欠定混合问题转化为超定问题,然后通过计算Moore-Penrose逆矩阵求解源信号,理论分析和仿真结果验证了算法的有效性。     

雷达侦察效能对防空兵群抗击效率的影响评估

从信息化条件下防空作战的实际需要出发,描述了搜索雷达与火控雷达的侦察效能对群抗击效率影响的基本特点,运用概率论和防空兵射击指挥理论,建立了防空兵群分散指挥和集中指挥时,搜索与火控雷达发现目标概率对群抗击效率影响的数学模型,结合实例计算分析了选择射击指挥方式时搜索雷达发现目标概率的临界值。     

基于改进粒子群优化算法的发动机故障仿真

为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。