改进头脑风暴算法在多AUV协同搜索动态目标中的应用

针对搜索水中动态目标问题,提出一种基于改进头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法的多自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle,AUV)协同搜索方法.该方法采用基于马尔可夫过程的运动预测目标存在概率,联合探测信息与预测信息更新目标存在概率.AUV间共享目标存在概率、环境不确定度、协调信息素等信息,各自利用滚动优化策略规划搜索路径.对该方法进行了有效性和鲁棒性的仿真验证.仿真结果表明,该方法能搜索到不同运动模式的水中动态目标,搜索效果优于随机算法、遍历算法等传统算法和BSO智能算法,且对AUV的不同初始出发位置不敏感,提高了战术使用的灵活性.     

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。     

基于改进核极限学习机和集成学习理论的目标机动轨迹预测

为了提高目标轨迹预测的精度以及预测模型的泛化能力,提出基于改进蝙蝠算法优化的核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)和集成学习理论目标机动轨迹预测模型.构建KELM模型,并采用改进的蝙蝠算法对KELM的参数进行优化;以优化后的KELM神经网络为弱预测器,结合集成学习算法生...     

采用含22.5°二面角反射器无源定标体组的极化校准方法

在实际应用中,采用传统Whitt点目标无源定标方法往往会出现极化失真矩阵求解错误从而无法正确进行校准的问题。针对这一问题,在剖析常用的Whitt算法失真矩阵求解错误原因的基础上,提出了一种采用含22.5°二面角反射器的定标体组的新定标方法,包括点目标定标体组合、极化散射矩阵测量值预处理方法及特征值配对准则,可有效避免特征值配对错误导致校准结果错误的问题。仿真试验验证了所提方法的有效性和稳健性。     

单静止站纯方位系统的可观测性与目标参数估计算法

分析了目标参数Vmx/Do,Vmy/Do 可观测的条件 ,给出了估计这对参数的一种递推算法 .     

基于遗传算法的通信网络可靠性优化设计

在可靠性条件约束下 ,使网络成本最低是网络规划NP hard问题 .文章提出一种基于遗传算法的优化方法解决了这类问题 .仿真结果表明这种算法是有效的 .     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础,结合随机模拟和模糊模拟技术,提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题,并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高,求解过程更为直观,能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

防空信息防御作战系统安全分析与效能评估

介绍了防空信息防御系统安全分析方法与流程.分析了防空信息防御作战的效能评估指标,由于诸指标主观性很强,普通的方法难以取得好的效果,而神经网络以其良好的非线性处理能力,为解决此问题提供了一个好的方法.对应用代数算法神经网络解决防空信息防御作战效能评估的方法问题进行了探讨.给出了代数算法及评估模型.并通过实例证明了方法的可行性,最后与一般的BP神经网络方法进行了对比,体现了该方法的先进性.     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.