舰船目标逆合成孔径成像算法改进研究

针对舰船类目标运动情况比较复杂,进行逆合成孔径雷达(ISAR)成像时运动补偿比较困难的特点,将改进的自适应联合时频算法(AJTF)与强点处理(PPP)模型结合,通过遗传算法的全局搜索实现运动补偿,提高了运动补偿算法的快速性和精确性,为实现实时成像奠定了基础.试验数据的处理结果表明,算法可以有效地完成相位的补偿,提高ISAR成像质量.     

基于遗传算法的准维燃烧模型修正方法

针对目前准维燃烧模型不能客观反映高原柴油机工作过程的问题,提出了一种基于计算机智能仿真模型修正方法.采用正交试验的极差分析,计算并识别出准维燃烧模型的经验参数对柴油机性能影响的主次顺序,并确定为待修正参数.基于遗传算法,以试验数据为依据,对柴油机准维燃烧模型进行修正.修正后的柴油机工作过程模型误差在4％以内,为深入开展高原环境柴油机性能研究奠定了基础.     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

遥控武器站总体结构参数优化研究

为减小遥控武器站炮口扰动以提高射击精度,建立了遥控武器站部分机构参数化三维模型、有限元模型和刚柔耦合动力学模型。基于多学科集成优化软件ModelCenter进行了系统集成,以减小炮口扰动为目标,建立了遥控武器站总体结构参数优化模型。采用多目标遗传算法对总体结构参数进行了优化,优化后炮口振动状况明显改善,与位移相关的起始撼动和与速度相关的起始扰动分别较原方案降低了17.05%和19.04%。     

基于云模型空空导弹攻击区的拟合方法

利用云模型随机性和稳定性的特点,由Y条件云发生器生成交叉算子,基本云发生器产生变异算子,对传统遗传算法进行优化,提出一种基于云模型的遗传算法空空导弹可攻击区拟合的新方法。通过对某型空空导弹攻击区的拟合计算表明,该方法提高了攻击区的拟合精度,降低了拟合多项式系数的数量,减少了占用的计算机内存空间,拟合结果具有较好工程应用前景。     

基于遗传算法的模糊分类及其应用

本文建立了一种区域性距离上基于遗传算法的模糊识别爆炸与地震的方法。以纵波,波最大振幅比,横波最大周期,近震震级与近震持续时间震级比作为鉴别量。此方法对河北样本和山西样本进行了识别,山西样本的正确识别率达９５．６％,河北样本的正确识别率在１００％。此方法优于神经网络方法。     

非最小相位系统的遗传优化辨识算法

本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ＡＲＭＡ模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ＡＲＭＡ模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

基于遗传算法舰船装载码头配置方案优化

两栖输送舰船码头装载过程中,如何科学配置装载码头,使得整个装载任务完成时间最短是部队制定装载方案需要解决的重要难题。依据码头装载配置特点和要求,运用军事运筹学多目标规划理论构建装载码头配置规划模型,并运用遗传算法理论和计算机编程工具实现码头配置规划模型的优化解算。从而提高了部队两栖输送舰船码头装载方案制定的科学性和时效性。     

航母作战部署的舰载机出动架次优化研究

针对航母作战部署中航母平台按时到达部署地限制和舰载机出动回收任务需求,建立了非线性整数规划模型,目标函数是舰载机出动架次总数,约束条件包括非线性的航母平台部署偏差约束和线性的舰载机出动约束;采用遗传算法求解这个具有复杂约束条件的舰载机出动架次优化模型;解算了一个航母作战部署的实例,结果表明模型和算法可行。