基于改进粒子群算法的协同多目标攻击空战决策

超视距空战和协同多目标攻击是空战的发展趋势,协同多目标攻击中的关键问题是空战决策。建立了协同多目标攻击空战决策的多目标优化数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,并将其应用于空战决策。基本的粒子群算法是一个有效的求解连续优化问题的方法,结合遗传算法的思想,提出了直接对粒子进行交叉和变异操作来完成粒子更新的方法。仿真结...     

基本粒子群算法和遗传算法用于航路规划的比较

优化问题有两个主要问题：一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度。遗传算法和粒子群算法作为启发式算法和群智能算法,因其良好的搜索性能而在飞行器航路规划中得到了广泛的应用。分析了两种算法各自的特点和相互之间的异同点,并在给定相同的作战环境和威胁空间条件下分别进行了航路规划仿真实验,实验结果表明基本粒子群算法在搜索...     

多机协同对空目标探测与攻击任务的最优分配

针对信息化条件下多机协同空战中需要协同制导的问题,建立了探测任务和攻击任务分配的模型。首先根据战场态势和雷达探测能力建立探测任务分配模型,然后根据战场态势和武器作战能力建立攻击任务分配模型,最后将此多目标决策问题转化为单目标优化问题。通过建立可行解到粒子间的映射,提出了粒子群优化算法对该优化问题进行求解。仿真实验表明了该模型与算法的可行性与有效性。     

武警部队后勤战备物资储备节点选址模型的构建

部队后勤战备物资储备节点是后勤战备物资储备的核心。着眼于武警部队后勤战备物资保障实际,结合物流节点选址的基本理论,构建了武警部队后勤战备物资储备节点的一元和多元选址模型,讨论了选址模型的应用思路。既是拓展武警部队后勤保障理论的有益探索,也能为武警部队后勤战备物资储备管理提供很好的决策依据。     

基于混合粒子群算法的软硬武器协同反导决策

以单舰使用软硬武器对抗末端飞行的反舰导弹为背景,在对软硬武器抗击反舰导弹存在相互干扰进行分析的基础上,为了最大程度地减小干扰,取得最大的作战效果,建立了单舰协同使用软硬武器分层防御反舰导弹的模型.这是一个多阶段单指标方案优选问题,使用混合粒子群算法进行求解,仿真结果表明:该算法可以找到合理的、满足要求的反导方案,而且计算方便.     

一种武器系统经济性智能优化论证设计方法

针对武器系统经济性优化论证设计问题以及传统方法的不足,提出了一种智能优化论证设计方法.该方法将系统论证设计过程分为系统辨识模型的建立和系统优化控制2个阶段,采用粒子群( particle swarmoptimization,PSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)建立系统辨识模...     

基于粒子群算法的H_∞混合灵敏度控制研究

针对步进电机存在负载摄动和失步超步问题,提出了一种基于粒子群优化算法的混合灵敏度设计方法。在H∞混合灵敏度约束下,采用粒子群算法寻找能够反映系统特性的适应度函数最优值,在搜索到合适的加权阵基础上,利用Matlab得到了H∞最优控制器,并利用优化控制器对步进电机进行控制仿真实验。实验结果表明：该系统具有响应快速平稳、抗负载扰动强等特点。     

群车加油装备效能评估指标体系研究

构建科学的评估指标体系,是对群车加油装备效能进行评估的基础.针对群车加油装备效能影响因素进行了系统分析,提出了构建评估指标体系的原则.通过广泛的调查研究和专家咨询,借鉴国外相关研究以及国内有关油料装备的研究成果,依据建立评估指标体系的原则构建了群车加油装备效能评估指标体系,并利用可拓层次分析法求得了群车加油装备效能评估...     

基于通用黑板模型的IMSE网络中心节点识别

运用通用黑板理论和D-S证据理论探索IMSE网络中心节点识别问题。构建了基于通用黑板框架的IMSE网络中心节点识别模型,讨论了该模型体系的体系结构和实现方法,对该模型的工作流程进行了详细论述。给出了一种基于D-S证据理论的高效识别规则。该系统中专家系统直接给出了基本概率赋值,减少了计算繁琐程度,从而可大大减轻目标识别系统的压力。最后通过仿真结果具体分析了模型的工作情况。     

MAYA节点技术原理与应用

MAYA 作为一款新兴的优秀3D 建模软件,在虚拟现实和作战模拟等军事领域有着广泛的应用前景。其工作机理和设计理念与3D MAX 等其它的三维建模软件相比有着明显的不同,涉及到较多的抽象概念。MAYA 节点就是非常典型的一例。从本质上说,MAYA 是基于节点技术的。理解和掌握好节点及其相关的概念,对学习和掌握 MAYA 的设计理念和内在的工作机制,进而达到灵活应用并最终充分发挥其强大功能有着重要意义。文章对 MAYA 节点的概念、特性、作用、节点网络和节点网络图进行了较为深入的讨论,从这一角度对 MAYA 进行剖析,说明了 MAYA 与同类软件相比之所以优异的原因所在。