基于改进粒子群算法的装备维修资源优化问题研究

通过对粒子群算法的分析,针对其易过早收敛的不足,将遗传算法的变异操作引入其中,并给出了惯性因子的调整方式。在建立维修资源优化模型的基础上,结合实例运用改进的粒子群算法和模拟退火遗传算法进行了仿真,结果表明,该算法具有更好的收敛性。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

自然背景下对人工红外目标的分形检测

针对红外图像目标检测问题,提出了一个改进的差分计盒方法(DBC法).该方法利用特定应用环境中自然背景的渐变均匀性与人工目标的突变奇异性,改进了差分计盒方法的分形维数计算和J曲线的判别策略.改进后的算法没有运算量的明显增加,能够实现对多个目标的检测,并且对噪声具有更好的鲁棒性.理论分析以及两幅海上和空中目标的实验检测,验证了该算法的有效性和正确性.     

美军无人空战装备智能化发展动态及启示

美军无人机在军事行动中发挥了巨大作用,且数量规模和智能化水平在不断攀升。为抢占无人智能化作战新的制高点,美军开展了一系列新的研究试验。从美军现役无人机装备出发,分析了其主要作战运用特点以及优缺点。针对美军装备无人智能化发展新动态,重点分析了自主空中加油“、忠诚僚机”、弹群协同、算法战、先进作战管理等软硬件方面取得的重大进展,并总结了其无人智能化发展呈现出的新规律、新特点。从空战理论、能力技术和装备体系3个方面,提出了应对无人智能化装备发展的思考建议。     

基于最优化模型的太阳影子定位方法

针对利用太阳影子实现目标的定位问题,分析得到影响影子长度的参数,确立了影长与太阳高度角、目标物长度、经纬度等的函数关系,并结合最小二乘法思想,建立了以理论影长与实际影长之差的平方和最小为目标的优化模型。以直杆为例,运用粒子群优化算法快速求解得到目标的可能位置,并与实际地点进行了比较。     

等概率抽样群体演化算法的隐含并行性

在等概率抽样群体的条件下,讨论了演化算法的隐合并行性,得到了算法每代隐含处理的模式长度不超过ls（0≤ls≤l）的不同模式期望数的精确表达,并估计了其上下界．     

防空导弹武器系统目标分配的多种算法

叙述了防空导弹武器系统目标分配的一般数学模型。在此基础上,建立了防空导弹的5种目标分配数学优化算法,并讨论了数学模型的求解问题。最后,对这5种数学优化算法进行了比较。     

基于小波分形理论的快速图象编码算法

小波和分形理论应用于图象压缩领域是当今研究的前沿。提出了一种快速图象编码算法,它将加权小波变换与基于二叉树和双向链表搜索的分形编码相结合,在高压缩比、高信噪比前提下,使编码时间大大缩短。在ＰｅｎｔｉｕｍＰｒｏ２００个人机上对一２５６×２５６,８ｂｐｐ图象进行实验,编码时间仅需８秒,而图象失真很小。     

限定广义纳什均衡及其控制罚算法

广义纳什均衡问题通常有很多解,只有在相当严格的条件下,才有可能得到唯一解。如果任意选取其中之一作为该问题的解,显然是不合理的。为此,提出限定广义纳什均衡的概念。通过给共同约束相对应的拉格朗日乘子增加约束的方法,找出具有某些特性的解。为了求解限定广义纳什均衡,还进一步给出了控制罚算法。     

常态执勤指挥模型关键节点识别及抗毁性研究

在常态执勤指挥模型的基础上,重点对树状指挥网络和级联指挥网络的抗毁性进行研究。通过建模仿真的方法,对三种执勤指挥模型进行随机攻击和蓄意攻击,对比分析最大连通子图规模、网络效率和全局聚集系数等指标,找出抗毁性最强的常态执勤指挥网络模型。应用集体影响力算法识别抗毁性能最好的指挥网络的关键节点,与基于节点度大小的传统关键节点识别方法进行对比,证明基于集体影响力算法识别关键节点更加准确,目的是为未来常规执勤指挥网络的优化和防护提供理论指导。