应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAV s)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高。针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作。通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性。     

多通道舰空导弹武器系统目标分配模型

目标分配是影响多通道舰空导弹武器系统多目标作战能力的关键环节。在分析多通道系统组成和作战的基础上,综合系统战技性能和战术使用运用特点,建立目标分配优化模型,并运用作战模拟方法进行了仿真,结果表明该模型可优化射击次序,增加目标分配数量,提高平均杀伤目标数,对于提高系统作战效能和指挥效率具有一定的参考价值。     

双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化仿真

研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。     

部分参数不确定线性系统的鲁棒控制

本文研究了部分参数不确定的线性系统在有界能量噪声作用下的控制问题,即参数鲁棒性控制问题。具有准确模型的飞机在不准确气动参数信息条件下的飞行控制就是一个典型例子。我们先把它简化为一个带正参数的Ｈ∞控制问题,然后采用Ｊ无损分解方法,推导了调节问题的可解性条件和动态反馈控制器的全部显式通解。     

某型飞机侧向通道EA/QFT鲁棒控制

提出了一种M IM O定量反馈理论与特征值配置相结合的鲁棒解耦控制方法,该方法首先利用特征值配置使系统达到性能指标要求,通过对特征向量的限制实现M IM O系统解耦,然后利用QFT方法使其具备鲁棒性。通过对某型飞机侧向通道的仿真表明:该方法不仅解耦效果良好,而且具有较强的鲁棒性。     

基于SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。     

基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配

飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。