基于二层遗传算法的导弹航路选优问题研究

在多批次多数量的反舰导弹从多个方向对敌舰艇进行饱和攻击的决策过程中,如何选择出最优的航路组合是提高反舰导弹作战效能的关键问题。在综合分析反舰导弹航路选优问题的基础上,建立了导弹航路选择的优化模型,并针对导弹航路选优问题,对基本遗传算法进行了改进,提出了二层遗传算法。仿真分析了多火力单元多目标导弹攻击的航路组合优化问题,得出了有效的导弹攻击航路。通过验证,说明了二层遗传算法在导弹航路规划中的有效性。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

某舰炮托架多目标拓扑优化设计

为避免单目标拓扑优化无法考虑其他因素的缺点,通过基于密度法中的SIMP法,采用折衷规划法定义了多目标拓扑优化。以某舰炮为例,对其托架进行了多目标拓扑优化,得到了同时满足舰炮射角为0°、49°和方向角为0°时刚度最大以及动态低阶振动频率最大要求的舰炮托架的拓扑结构,并根据此优化对托架进行了结构重新改进和有限元的验证,表明了该优化设计方法的可行性。对于舰炮托架结构改进设计具有工程应用价值,对其他一般机械结构问题也提供了一种设计思路。     

基于暗原色先验的图像去雾优化技术

由于雾霾等大气散射作用会使战场环境获取的图像质量退化,图像去雾可以大幅度提升视觉效果,方便火控系统目标识别与跟踪。基于暗通道先验理论提出一种改进的中值滤波算法,针对不同区域使用不同大小的滤波窗口,可以快速有效地对透射率细化,避免边缘效应。并且还提出了天空区域透射率优化算法,去除了天空区域的纹理和斑块效应。实验结果表明,该算法具有速度快并且效果好的特点。     

云计算系统虚拟机内存资源预留方法

为降低消费者租借云计算系统资源的开销,提出了成本约束的内存预留随机整数线性规划模型及方法。结合预留计划和按需计划的内存资源价格,设计包含成本及资源总量约束条件的随机开销函数,并以函数期望值最小化为目标,基于内存消耗量概率分布求出优化的内存预留量。试验表明,消费者利用该方法租借资源的开销比利用预留计划、按需计划及同类方法租借资源的开销更小。     

3D SRAM中TSV开路测试算法研究与实现

基于三维集成电路技术实现的三维静态随机存储器,其电路中使用了大量的过硅通孔。目前过硅通孔制造工艺尚未成熟,使得过硅通孔容易出现开路或短路故障,从而给三维静态随机存储器的测试带来新的挑战。现有的过硅通孔专用测试方式虽然能够探测出过硅通孔的故障,但需要特定的测试电路来实现,这就增加了额外的面积开销,同时加大了电路设计的复杂度。因此,提出一种使用测试算法来探测过硅通孔开路故障的方法。在不增加额外面积开销的情况下,通过内建自测试电路解决三维静态随机存储器中过硅通孔的开路故障检测问题。结果显示,该过硅通孔测试算法功能正确,能够准确探测到过硅通孔的开路故障,并快速定位过硅通孔的开路位置。     

卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰,尤其是人为干扰,为了抑制干扰,需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号,对其进行 Matlab仿真实验,研究不同干扰类型信号的特点,提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比,它具有较好的检测性能。仿真结果表明,提出的CME方法可以有效用于干扰检测。     

基于遗传算法的电子对抗作战实验寻优方法

作战仿真实验是评估电子对抗作战效能的理想方法,但在方案寻优时却面临实验方案"组合爆炸"的困难。对此,提出了将遗传算法引入作战实验寻优过程的求解思路。简要介绍了电子对抗作战仿真系统;分析了电子对抗作战方案拟制一般流程,建立了电子对抗作战方案优化模型,并给出了结合遗传算法和作战实验对其进行求解的原理和步骤;通过空袭作战电子对抗方案寻优的实例验证了方法的有效性。结果显示,本方法能够极大地提高寻优效率。     

基于多目标优化的任务计划建模及方法

针对任务计划在进行多目标优化时采用进化算法求解效率较低的问题,设计了一种结合分组策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法,可以快速有效地得到合理的分组结果。基于分组结果,调整NSGA-Ⅱ算法的步骤,灵活地进行种群初始化,使最终分配结果各优化的目标有了明显的改善,提高了算法的效率。通过实验分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

一种基于蚁群算法的准动态防空武器分配算法

武器目标分配问题是一个典型的限制组合优化问题,旨在得到在整个防御阶段中针对目标函数的最优武器分配方案。分配算法主要分为静态和动态两大类。针对传统静态分配模型中存在的几点问题,提出了基于时间窗的准动态武器目标分配算法,该算法综合考虑拦截概率、拦截时间和武器耗费多个优化指标,并将该算法推广至多类防空武器的优化分配中。通过大量实验验证,该算法在性能、时间复杂度等方面均有较大优势,并且能较好地适应战场态势的变化,及时调整分配方案,具有很好的实用性。