一种基于遗传算法的防空兵火力分配方法

在建立了防空兵火力分配的遗传算法模型基础上,阐述了遗传算法在防空兵火力分配中的应用情况,并通过在计算机上仿真运行实例,得出了火力分配方案。分析了此方法与威胁估计模型火力分配方法的优缺点,是一种有益的尝试与探索,对防空兵指挥决策和理论研究有一定的参考价值。     

引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

基于卫星云图历史资料反演云团非线性预测模型

针对线性预测方法难以有效描述云团的非线性、非平稳变化的困难,基于经验正交函数分解(EOF)和遗传算法参数优化结合的思想,提出了一条云团非线性预测模型反演的方法途径。首先将卫星云图序列作EOF的时、空分解;在此基础上,引入遗传算法对EOF的时间系数序列进行了动力模型重构和模型参数反演,建立了EOF时间系数的非线性微分方程组;再通过时、空函数合成,构造了云团演变的动力预报模型。试验结果表明,反演的云团预报模型能较为合理地描述特定季节区域内云团演变的基本趋势,预测结果与实际云图的主要特征基本相符,尤其是实现了云图3h以上的中、长时效的客观预测。     

军事能力到装备系统的双层规划模型及其求解算法

阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将结果返回上层影响最终的决策。应用了多目标遗传算法来求解该规划模型。算例结果表明,所建立的双层规划模型及其求解算法对于国防资源分配问题是有效的。     

改进的遗传算法在导弹火力分配中的应用

弹道导弹系统是一个非常复杂的系统,有其自身的特点,其造价昂贵,数量有限,发射点也很分散.因此,火力分配问题在弹道导弹射击中具有极为重要的地位.尤其对于常规战术弹道导弹,火力分配的合理与否将直接影响作战效果与战斗力的发挥.根据地地战术导弹的作战运用特点,建立了导弹火力分配的优化模型;详细介绍了一种改进的遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明该改进算法更能有效快速地找到最优解.     

编队导弹攻击火力分配模型

根据现代海上攻防作战的特点,分析了传统编队导弹攻击火力分配模型的不足,建立了三种基于机会约束的编队导弹集中齐射火力分配模型,并在随机模拟的基础上给出了基于遗传算法的模型解.     

基于免疫遗传算法的无人机航路规划

基于免疫遗传算法的原理,建立了一种在三维复杂地形下,协同考虑地面等待和任务执行两阶段的无人机航路规划模型.首先,使用了生成三维等效地形图的方法;其次,根据所得的地形图,提出了一种改进的分组寻优免疫遗传算法用于搜索最优航路,提高了搜索效率.该算法先用预处理解空间和免疫记忆特性的方法来产生初始解群体,再用免疫遗传算法的特性搜索满足无人机机动特性约束的航路点集,最后使用准均匀B样条曲线,将航路点连接起来的有向线段进行修改、光顺,使航路安全可飞.仿真的结果证明采用的模型是合理有效的.     

飞机总体参数多目标优化设计方法

提出飞机总体参数多目标优化的设计方法,并建立了相应的计算机程序.该方法可避免单目标优化的片面缺陷,从而更加合理地评价飞机总体参数的最佳组合.以起飞总重、燃油重量、航程和最大升阻比为优化设计目标对飞机总体参数多目标优化进行了研究.最后通过算例进行验证,获得了较好的结果,为实际应用提供了有力依据.     

遗传算法的泛函极值求解与应用

路径规划可以描述为泛函极值模型.针对传统的变分法、最大值原理等求解泛函目标函数类型有限的局限性,考虑遗传算法在解空间中进行随机优化搜索的特点,引入遗传算法对泛函极值问题进行求解,给出了求解过程.该方法具有广泛适应性,数值仿真结果表明了该算法的有效性和合理性.最后得到了飞行器飞行的最优控制规律和最优路径.     

地面防空作战中敌空袭规模预测模型

地面防空作战中,为有效地实现资源的优化配置,达到量敌用兵的目的,有必要对敌空袭规模进行预测.在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,利用遗传算法训练并优化神经网络权重,并对敌空袭规模进行预测.同时与BP算法和灰色系统理论模型进行了比较,经实例检验,计算结果与战场统计结果接近,并优于BP算法和灰色理论模型,具有良好的预测效果.