应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

基于粒子群优化算法的平流层飞艇总体设计

平流层飞艇总重最小化能一定程度上反映总费用最低的设计目标,满足有效载荷功率需求是飞艇总体设计的出发点和落脚点。本文在飞艇参数建模中引入了太阳电池曲面铺装模型以及昼夜能源闭环模型;以整艇重量最小为设计目标,以昼夜能源供需平衡、浮重平衡、推阻平衡三大平衡问题为约束条件,运用粒子群优化（PSO）算法对飞艇的外形尺寸参数进行优化设计;分析了有效载荷功率需求和功率密度对于飞艇总体设计结果的敏感性。分析结果表明：（1）飞艇总重随有效载荷功率线性增加;（2）飞艇总重随有效载荷功率密度增加而迅速减小,但变化率逐渐变小,飞艇总重趋于稳定。最后,能源系统仿真的结果表明了飞艇总体设计方法的有效性和设计结果的临界特性。     

临近空间高超声速目标拦截弹弹道规划

利用弹道规划设计了针对临近空间高超声速飞行器的拦截弹道。分析了临近空间高超声速目标拦截问题,将其定性为临近空间的远程高超声速拦截,并提出弹道规划需求;设计了一种两级助推的拦截弹,建立了考虑地球曲率和自转的拦截弹质点平面运动模型;根据弹道规划需求设计弹道约束,以末速最大、与终点距离误差最小和全程热量最小为指标建立拦截弹弹道规划问题;采用粒子群算法求解弹道,结果表明:符合约束的规划弹道是高抛再入形式,与比例导引弹道和准最佳弹道相比,拦截弹大部分时间飞行在大气层外,有效降低了气动热效应影响和对弹体材料的性能需求,且为末制导段提供良好的初始工作环境。     

基于雷达网拓扑特征的雷达目标编群算法

为有效评估战场电磁态势和实施雷达网对抗,研究雷达目标编群算法十分必要。提出了一种基于拓扑特征分析的雷达目标编群算法,在分析雷达网拓扑结构及其特征基础上,利用拓扑特征实现雷达目标群的建立和更新,完成雷达目标编群。仿真实例表明算法具有可行性和有效性,为电磁态势评估和雷达网对抗奠定了基础。     

基于风险的战略物资补充优化模型

战略物资是维护国家安全的重要物资基础,合理规划战略物资储备具有重要意义。给出了一种基于风险的战略物资补充优化模型。对战略物资补充问题进行了描述,分别介绍了补充方式、风险度量、补充费用计算。给出了模型假设,以及非线性规划的模型。提出了基于粒子群算法的模型求解算法。在示例中给出了相关假设和数据,对平均总费用上限、风险上限、战争概率等因素进行了分析,验证了方法的可行性与有效性。     

基于不同路面谱的行进间高炮瞄准线两轴稳定性能研究

随着目标机动性增强,行进间射击成为自行高炮的一种重要发射方式。针对行进间高炮跟踪和瞄准目标能力较差的问题,采用了两轴稳定法对稳定性能进行研究。通过建立瞄准线稳定补偿量的数学模型,以不同路面谱和不同车速下车体姿态振动作为扰动量,构建了两轴稳定的控制模型并进行仿真分析。结果表明两轴稳定法在B和D级路面下误差抑制效果达到97%,F级路面达到92%,稳定效果大幅改善。验证了该方法对提高行进间射击精度效果显著。     

联合作战中航空兵作战规划研究

提出一种联合作战中航空兵作战规划方法。分析联合作战中航空兵肩负的主要作战任务及各任务间的逻辑时序,以此构建了作战任务网络;在作战任务网络的基础上,建立关于目标函数、约束条件以及到达时间的作战规划模型;在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进,用以求解规划模型;最后使用具体算例进行了仿真分析,结果证明,所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。     

自行高炮连作战模式探讨与优化

针对自行高炮连的特点,并结合实战的要求,提出了自行高炮连的四种作战模式环形动态作战模式、伞形动态作战模式、宽正面线形动态作战模式和纵深线形动态作战模式,分析了每种作战模式的优点和缺点.具体研究了宽正面线形动态作战模式的优化问题,建立了自行高炮连宽正面线形动态作战模式优化教学模型,并简单介绍了最优化模型的灵敏度分析问题.     

基于速度可控粒子群算法的航天测控系统任务可靠性分配

航天测控系统是一个典型的多阶段任务系统,讨论了可靠性分配时的约束条件和分配目标,构建了其任务可靠性分配模型,针对任务可靠性分配这类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度可控的粒子群优化算法.为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度更新策略.通过算例仿真,表明算法在用于航天测控系统任务可靠性分配问题时具有分配结果优、收敛速度快等优点.