遗传模糊逻辑的碟形飞行器复合控制分配策略

复合控制系统将两个或多个不同类型的控制子系统有机地结合在一起,相互补充,可以形成复合优势,以满足不断提高的控制性能要求.而如何协调各控制子系统,以最大限度地实现复合优势并达到最佳控制性能,是复合控制系统设计中必须解决的难题之一,对此进行了有益的探索.针对碟形飞行器变质量矩/推力矢量复合控制系统,将遗传算法与模糊逻辑相结合,提出了基于遗传模糊逻辑的复合控制分配策略.仿真表明,这一设计获得了良好的控制性能.     

基于遗传算法反舰导弹航路规划研究

航路规划作为提高反舰导弹作战能力的重要措施,目前正逐渐被反舰导弹所应用。结合反舰导弹自控飞行特点,系统分析航路规划过程中各个航路点的约束条件,并运用遗传算法进行数学建模和计算机编程,顺利实施了导弹航路的最优求解和航路的自动标绘,为指挥员实施导弹攻击提供辅助决策。     

四种智能算法的比较研究

随着智能算法的研究深入,一些新的智能优化算法不断被提出,包括从遗传算法、蚁群算法、粒子群算法、人工鱼群算法等。这些算法都是从自然界的自然生物的特性启发而研究出来的,由于这些算法在求解时不依赖于梯度信息,因而特别适用于传统方法解决不了的大规模复杂问题。通过这些算法的介绍和分析,并通过测试函数测试了四种算法的收敛性、收敛速度和精度,评价了这些智能算法在求解函数优化问题的能力。最后对优化算法今后的发展方向进行了评述与展望。     

基于遗传算法的大型降落伞气动力参数辨识

建立了降落伞回收系统的六自由度动力学及运动模型,针对大型降落伞可观测数据少的特点,设计遗传算法辨识其气动力参数,利用仿真验证了辨识方法的可行性和辨识模型的正确性。结合空投试验录像分析数据,辨识了某型号飞船所采用大型环帆伞的气动力参数,并利用辨识结果对其稳定性进行分析,其结论可作为回收系统设计的理论参考依据。     

一种求解武器系统可靠性分配的非精确方法

在考虑资源约束的基础上,通过建立一种资源-可靠度-满意度三者平衡的可靠性分配和优化模型,将对武器系统可靠性最优分配问题转化为对模糊非线性规划问题的求解,从而为武器系统可靠性的最优化问题提供了一种新方法。为获得具有实际意义的数值解,提出一种沿着加权梯度方向进行变异的特殊遗传算法,并结合某高炮系统的应用分析,证明了该方法的有效性和合理性。     

引入平衡因子的模糊可靠性分配优化方法

针对复杂系统可靠性分配中模糊目标和模糊约束在满意程度上的平衡问题,在传统模糊可靠性分配方法的基础上,引入能表示决策者偏好的平衡因子,建立最大化满意程度的加权和可靠性分配模型。最后,实例验证该方法的有效性和可行性,有效地解决了模型近似解的求解问题。     

基于先锋遗传算法的武器系统目标分配问题优化研究

对先锋遗传算法应用于武器系统目标分配问题的优化进行了研究,通过对算法和算子的适应性改进,使算法的求解速度和质量得到了明显改善,达到了优化的目的,证实了先锋遗传算法应用于此类问题的可行性和有效性。     

多指标下的炮兵火力最优分配

为了提高炮兵火力打击效能,提出了小生境遗传算法与模糊多目标决策相结合的混合算法,建立了多指标下的炮兵火力分配模型,并阐述了混合算法设计,给出了应用举例,结果表明,与传统的单指标下的炮兵火力最优分配相比,该方法更符合战场实际情况。     

改进遗传算法的反无人机作战火力分配优化

无人机作战与反无人机作战已成为现代战争一种非常重要的作战样式。如何快速针对来袭的多个无人机目标合理分配火力,提出最优的分配方案,是现代防空作战的重要课题。然而,当前军队尚缺少专门针对小型化无人机作战目标火力分配的研究,而传统意义上的火力分配模型已不能满足反无人机作战指挥决策的需求。采用基于深度强化学习的防控策略评估技术可动态性生成一个可行拦截方案。本文基于深度强化学习方法的初期决策,针对其无法满足火力分配决策所需的多种解决方案和决策结果不可控的问题,利用遗传算法的优势,建立了一个改进遗传算法的优化模型,有效解决了深度强化学习目标分配初期决策的结果优化问题,并通过仿真结果对比分析,验证了算法的可行性和有效性。此方法可以进一步应用于诸多易早熟收敛的小规模目标分配问题。