引入变异算子的SAA求解数据关联问题

将遗传算法中的变异算子引入模拟退火算法,来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。与传统的遗传算法和传统的模拟退火算法相比,新算法在解的质量,寻优速度和CPU占用时间等方面有较大的优势,更贴近实际应用的要求。     

分布式小卫星SAR回波仿真快速算法

回波信号仿真是研究分布式小卫星SAR系统的基础,对于系统总体设计具有重要意义。大范围自然场景回波仿真导致巨大的计算量。快速算法基于FFT实现,首先在时域利用脉冲序列近似表征场景在慢时刻的响应,然后利用FFT在频域实现线性时不变滤波以产生场景回波,算法能够有效减小运算量。对仿真的回波进行成像和干涉处理,结果验证了算法的有效性。     

军事能力到装备系统的双层规划模型及其求解算法

阐述了基于能力的军事规划新思路,提出了从军事能力到系统项目的两层规划模型。该模型上层以效果和效果-成本比值最大化为目标,通过资本规模来约束下层决策。下层以各种能力最大化为目标,在成本约束下寻求不同系统项目的最佳组合,并将结果返回上层影响最终的决策。应用了多目标遗传算法来求解该规划模型。算例结果表明,所建立的双层规划模型及其求解算法对于国防资源分配问题是有效的。     

基于排序的自适应遗传算法航空炸弹弹道拟合方法

提出了一种基于排序的自适应遗传算法的航空炸弹弹道的拟合方法.该方法在简单遗传算法的基础上,将每一代染色体的适应度排序,并添加了交叉率和变异率的自适应控制函数,既克服了简单遗传算法收敛速度慢,稳定性差的缺点,又改善了函数优化效果.算法应用于某型航空炸弹的弹道数据拟合,仿真结果表明,该算法的拟合精度高,拟合模型优化效果良好.     

基于TDOA的双基无源定位方案

多站时差定位是一种较精确的定位方法,通过处理3个或3个以上测量站采集的信号到达时间来对辐射源定位.论述了多站时差无源定位的基本原理,提出了一种基于陆空平台相结合的TDOA(Time Difference Of Arrival)双基无源定位方案.主要论述了时差双基无源定位的基本原理,以及观测站与空中目标的同步、地面观测站的选择、误差校正等主要问题的实现方案,并给出了参与对目标视察定位的地面观测站的选择算法.此方案定位算法及定位精度仍在研究阶段.     

基于直线特征的车载电子稳像方法

电子稳像技术的研究重点是稳像算法,介绍了电子稳像的基本概念和原理以及常用的稳像算法,并根据坦克装甲车辆的实际情况,给出了车载电子稳像实验系统的基本构架及理论方法.选用块匹配法和直线特征法作为车载电子稳像算法,选用轨迹平均法作为图像序列的平滑方法,最后介绍了稳像效果的几种评价准则,并对车载电子稳像技术研究提出了几点设想.     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

Two-agent scheduling with linear resource-dependent processing times

This paper considers a two-agent scheduling problem with linear resource-dependent processing times, in which each agent has a set of jobs that compete with that of the other agent for the use of a common processing machine, and each agent aims to minimize the weighted number of its tardy jobs. To meet the due date requirements of the jobs of the two agents, additional amounts of a common resource, which may be in discrete or continuous quantities, can be allocated to the processing of the jobs to compress their processing durations. The actual processing time of a job is a linear function of the amount of the resource allocated to it. The objective is to determine the optimal job sequence and resource allocation strategy so as to minimize the weighted number of tardy jobs of one agent, while keeping the weighted number of tardy jobs of the other agent, and the total resource consumption cost within their respective predetermined limits. It is shown that the problem is -hard in the ordinary sense, and there does not exist a polynomial-time approximation algorithm with performance ratio unless ; however it admits a relaxed fully polynomial time approximation scheme. A proximal bundle algorithm based on Lagrangian relaxation is also presented to solve the problem approximately. To speed up convergence and produce sharp bounds, enhancement strategies including the design of a Tabu search algorithm and integration of a Lagrangian recovery heuristic into the algorithm are devised. Extensive numerical studies are conducted to assess the effectiveness and efficiency of the proposed algorithms.     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.     

改进的遗传算法在导弹火力分配中的应用

弹道导弹系统是一个非常复杂的系统,有其自身的特点,其造价昂贵,数量有限,发射点也很分散.因此,火力分配问题在弹道导弹射击中具有极为重要的地位.尤其对于常规战术弹道导弹,火力分配的合理与否将直接影响作战效果与战斗力的发挥.根据地地战术导弹的作战运用特点,建立了导弹火力分配的优化模型;详细介绍了一种改进的遗传算法,将其应用于火力分配优化模型的求解,通过算例比较,证明该改进算法更能有效快速地找到最优解.