利用遗传算法和模糊逻辑进行系统可靠性优化分配

提出一种使用遗传算法和模糊逻辑相结合进行系统可靠性优化分配的新方法。该方法使用模糊逻辑对系统研制初期可靠性设计中所存在的不精确限制条件和设计目标进行数学建模 ,然后利用遗传算法对数学模型进行求解。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和遗传算法的搜索效率 ,大大提高了系统可靠性分配的效率和精度。本文首先以两单元串联系统的可靠度优化为例进行说明 ,然后将算法扩展至多单元系统的可靠度及冗余度优化问题的求解。数值仿真实例显示了算法的性能和可行性。     

绕月轨道阴影区域建模与轨道优化

针对绕月运行轨道建立月球阴影区域与地球阴影区域的数学模型,给出了卫星是否处于阴影区域的判据;利用黄金分割法搜索出了阴影区域的边界值。将禁忌搜索算法嵌入遗传算法中并结合具体案例,搜索出了阴影时长最短的最优目标轨道。所给出的绕月轨道阴影区域模型简单且能够满足工程精度需求,可用于星上自主预报算法;所给出的嵌入式遗传算法能有效避免陷入局部最优并快速收敛。     

面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于数字地形分析的智能兵力部署

兵力部署是指挥员组织实施战斗的重要工作,也是实现战斗决心的重要条件。在分析兵力部署原则基础上,结合兵种配置的地形条件和战术条件,提出了兵力部署适应度函数。采用遗传算法,设计了适应于数字地形分析的编码方案。实验证明,遗传算法能够有效解决兵力部署的智能化自动生成和评价问题,方法可行。     

探测高超声速飞行器的飞艇优化部署方法北大核心

为提高临近空间飞艇组网探测系统对高超声速飞行器的探测能力,探讨了一种实用高效的飞艇组网探测系统优化部署方法。对三维空间中飞艇组网探测系统的优化部署问题进行了深入分析,综合考虑地球曲率、浮空飞艇放置高度、探测面海拔高度、飞艇最大探测半径、探测器视场角等因素,提出了飞艇组网探测系统探测高超声速飞行器的三维空间优化部署指标,构建了飞艇组网探测系统的优化部署模型,利用遗传算法得到了最优部署方案,通过satellite tool kit(STK)仿真平台验证了该部署方法的有效性,各项探测性能指标的理论计算值与真实值之间的误差均小于1%。部署方法可给实际阵地环境下飞艇组网探测系统的优化部署提供一定的参考。     

单机攻击多目标逻辑的遗传优化求解

攻击逻辑的优化决策对于机载多目标攻击武器系统具有重要意义。本文建立了单机多目标攻击逻辑的解算模型 ,提出了解算要求 ,给出了采用遗传算法求解多目标攻击逻辑的应用方案。在此基础上 ,采用该方案进行大量的试探性仿真研究 ,对仿真结果进行了分析 ,并选择了合适的遗传算法参数。文章最后阐述了用遗传算法求解多目标攻击逻辑问题的发展前景     

遗传算法在软硬件划分中的应用

软硬件划分是软硬协同设计中的一个关键问题。针对单处理器嵌入式系统 ,给出了基于遗传算法的解决方案 ,并引入了模拟退火和按概率选择两种技术。结果表明 ,算法有效地解决了软硬件划分问题 ,稳定性好、效率高 ,模拟退火和按概率选择的引入 ,进一步提高了算法效率 ,保证了算法的自适应性及结果的全局最优性。     

一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行、高效的用户建模方法     

防空导弹武器装备备件优化模型

根据防空导弹武器装备使用保障的特点 ,确定了影响备件配置的主要因素。采用装备战备可靠度和经济因素相结合的方法 ,研究并提出了备件优化模型。最后就其实际应用作了说明 ,以便于在实际装备中采用。