任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

遗传算法在多目标分配中的应用

饱和攻击是未来海战中常用的作战样式。在编队进行防空作战时,面对敌方来袭的多个目标,如何有效地分配我编队的武器,使作战效能达到最大?本文提出将遗传算法用于战术软件中的目标分配模块,搜索目标分配的最优方案。     

Shor-Preskill方法不能直接证明B92量子密钥分配协议

密钥分配协议安全性的证明是确保密钥分配绝对安全的要求 ,经典密码方案的安全性大多难以证明 ,而利用量子力学的基本原理 ,可以证明量子密码方案是无条件安全的。介绍了Shor Preskill对BB84量子密钥分配协议无条件安全性的证明方法 ,归纳了其技巧和特点 ,揭示了对称化方法和量子纠缠提纯技术在该方法中的作用。证明了Shor Preskill方法不能直接用来证明B92协议的无条件安全性。提出了利用Shor Preskill方法间接证明B92的可能途径。     

量子计算机崭露头角

新华网华盛顿8月15日专电美国国际商用机器(IBM)公司、斯坦福大学和卡尔加里大学科学家联合研制出了5个原子作为处理器和内存的量子计算机,并首次证明这类装置有明显快于常规计算机的运算潜力。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

多级电磁线圈发射器时序触发策略研究

为优化多级同步感应线圈电磁发射器(SICEML)性能,以提高发射速度和能量转换效率为检验指标,以影响上述指标的触发时序为优化对象,采用遗传算法建立了单级同步感应线圈型电磁发射器触发位置优化数学模型,计算出了最佳触发位置,通过数值和有限元两种仿真系统对优化结果的正确性进行了验证;采用该方法对两级以及10级同步感应线圈型电磁发射器的触发时序进行了优化研究,并进行了仿真验证;为解决了仿真系统误差的问题,提出采用动子线圈在各级的触发位置和速度作为控制因素的双控触发方式,并研究分析了仿真过程中触发开关的随机抖动对出口速度误差的影响。     

考虑空间几何关系的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展反交会规避机动方法研究。建立仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明:提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。这为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器为新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷,提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解,得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析,云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快,搜索效率高出一倍左右,对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制,可操作性、优越性更强。     

飞行器航路规划算法分析

针对现代军用飞行器任务规划系统航路规划的特点,分析了飞行器航路规划的基本要求,阐述了目前国内外应用和研究的几种航路规划算法:A*搜索算法、遗传算法、粒子群算法、数学规划算法、电势理论法等,并对飞行器航路规划算法的发展趋势进行了展望.     

基于遗传算法的目标快速跟踪技术研究

针对图像制导类弹药中目标相关跟踪算法计算量大的问题,提出了采用遗传算法加快图像匹配点搜索速度的方法,提高了算法的全局搜索性能,有效地抑制了局部早熟收敛,并利用Matlab对算法的可靠性进行了仿真分析.实验结果证明,在保证匹配精度的同时,该算法比原始算法在计算时间上大大减少.