基于遗传算法的陆基导航布站方法研究

陆基导航是一种通过高精度的测距进行定位、定速的系统,其定位、定速精度与布站有密切关系.为优化陆基导航的布站结果,提高惯性+陆基复合导航精度,提出了一种基于遗传算法的陆基导航布站方法.推导了使用惯性+陆基复合导航的Cramer-Rao下界(CRLB),并以其作为遗传算法布站寻优的适应性函数,再结合其他影响布站的因素作为约束条件,形成了基于遗传算法的布站方法.数学仿真表明,通过该方法的布站可得到较为满意的复合导航的精度,在实际工程应用中具有重要意义.     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．     

基于IDEF3的部队装备中修业务流程优化重组

以IDEF3为工具描述了部队装备中修业务流程,分析了流程中存在的问题,通过采用基于状态的维修方式、无损检测先进技术手段、共享维修保障信息和调整器材发放审批权限等方法,对部队现行装备中修业务流程进行了优化,可有效解决装备维修过剩、维修不足、维修资源浪费和维修周期过长等问题．     

解坦克分队武器-目标分配问题的小生境遗传算法

为快速求解坦克分队武器-目标分配（Weapon-Target Assignment,WTA）模型,对基本遗传算法的关键步骤进行改进,设计了独特的基于火力单元排序的战术种群初始化策略,引入小生境共享函数和参数自适应机制,完成了基于小生境自适应改进遗传算法的设计与实现。最后进行了仿真试验,试验结果表现出了良好的收敛效果。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。     

基于拼接算法的炮膛疵病自动识别技术

针对当前采用目测识别方法进行炮膛疵病检测时存在的识别速度慢、精度低、人为影响因素大等缺点,提出了一种基于拼接算法的炮膛疵病检测方法。该方法采用Harris角点检测算法进行特征点提取,采用归一化互相关法进行特征点初匹配,采用马氏距离提纯算法消除误匹配,采用改进的8参数透视变换优化估计算法和基于边界保持的函数加权平滑融合算法进行炮膛图像融合,并选取图像面积、短长径之比为特征参数完成疵病的自动识别。实验结果表明：该算法对炮膛图像能较好地进行拼接,而且数值化的疵病识别方法相比传统目测识别方法也更加快速、准确,可为部队和相关工程人员进行身管检测提供有益参考。     

基于干扰管理思想的应急装备器材供应扰动恢复模型

为解决应急条件下装备器材供应过程中由于运力受扰而产生的干扰问题,基于干扰管理思想,提出了应急装备器材供应扰动恢复问题的转化策略,构建了基于虚拟需求点的运力受扰扰动恢复模型;为寻求最优解,设计了基于遗传算法的人工鱼群优化算法。通过算例对模型和算法的有效性进行了验证。     

基于效果的作战方案优化方法

针对实际作战中快速、正确的决策要求,在基于效果作战的概念下,采用面向实体的方法对作战方案进行建模,并提出基于DBN的评估网络作为方案优化的评估引擎,利用GA在评估结果中搜索得到最优的作战方案。最后以某登陆战役为实例验证了该方法的有效性。考虑了作战过程中的不确定因素,保证了优化后的方案能达到最佳效果的同时还具有较高的鲁棒性,为作战指挥员优选作战方案提供了科学依据。