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541.
由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能,提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考,通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题;引入量子粒子群算法求解最优决策参量,并以其作为网络输出,干扰样式作为网络输入,离线训练径向基函数网络;为提高训练效率,结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明,当存在红外诱饵干扰时,智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。 相似文献
542.
针对现有主流测试性分配方法存在的分配指标过低和过高等不合理问题,分析认为其根源在于现有方法采用线性分配函数,而该函数不符合测试性指标提升规律,为此,构造了一种基于反正切函数的测试性分配函数,设计故障检测率与故障隔离率指标的分配算法,开展案例应用并与经典故障率分配法和综合加权分配法进行对比分析,结果表明随着分配权重(故障率)的变大,本方法分配指标的增幅逐渐减小,不会出现极低指标和超1指标的不合理情形。 相似文献
543.
分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化 总被引:2,自引:0,他引:2
根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。 相似文献
544.
545.
装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。 相似文献
546.
547.
如何进行贴近实际的合成火力分配是一个极具挑战性的课题。考虑到实际作战任务的多阶段特性,提出了一种新的回合制对抗策略及博弈模型,并设计了高效的确切解算法。红方对抗策略的首要目标设计为每一回合均最大化蓝方的损失,且最小化己方的损失。其次,针对战术目标的优先级问题,引入了权重系数分别表示蓝方和红方不同兵力的重要性,其值越高代表其被打击或保护的优先级越高。此外,首次引入了表征红方对自身损失敏感程度的超参数,其值小即对损失不敏感,意味着可采取较激进的战术。针对相应的整数线性规划模型,设计了分支定价算法。实验结果不仅表明了数学建模的正确性与合理性,而且验证了分支定价法相较于遗传算法的优越性。对抗策略设计、优先级量化方案以及损失敏感程度度量的合理性也得到了充分验证。此外,该新颖的对抗博弈模型及算法部分表现出了与传统兰彻斯特作战模型的一致性;而可调节的损失敏感参数,使得模型具有较好的兵力分配的灵活性,在达成战役目的的前提下,可实现兵力的阶段性投入并避免某一阶段无某一类型兵力可用的情况。 相似文献
548.
549.
550.