蚁群算法在光电载荷标校中的应用

针对空中平台光电载荷安装误差的梗准问题,提出了一种利用蚁群算法实现动态标校的方法.通过光电裁荷测量得到的目标方位角、俯仰角和平台导航信息,结合GPs转化得到的方位角、俯仰角真值,建立了基于最优估计理论的目标函数,并利用蚁群算法求得了系统的安装误差.通过蒙特卡洛模拟仿真,验证了该方法能够较为准确地标定出安装误差;通过校准,有效避免了由安装误差引起的结果有偏,使得目标跟踪结果收敛至真值附近.     

基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化

针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

模糊控制与其它控制技术的融合研究

介绍了模糊控制技术针对复杂控制对象进行的控制规则和隶属度函数算法的改进,以及与其它控制技术的融合研究,总结出多种控制融合方式,并在此基础上讨论了对更加复杂的研究对象的分析方法的可行性。     

A branch and bound algorithm for computing optimal replacement policies in consecutive k‐out‐of‐n‐systems

This paper presents a branch and bound algorithm for computing optimal replacement policies in a discrete‐time, infinite‐horizon, dynamic programming model of a binary coherent system with n statistically independent components, and then specializes the algorithm to consecutive k‐out‐of‐n systems. The objective is to minimize the long‐run expected average undiscounted cost per period. (Costs arise when the system fails and when failed components are replaced.) An earlier paper established the optimality of following a critical component policy (CCP), i.e., a policy specified by a critical component set and the rule: Replace a component if and only if it is failed and in the critical component set. Computing an optimal CCP is a optimization problem with n binary variables and a nonlinear objective function. Our branch and bound algorithm for solving this problem has memory storage requirement O(n) for consecutive k‐out‐of‐n systems. Extensive computational experiments on such systems involving over 350,000 test problems with n ranging from 10 to 150 find this algorithm to be effective when n ≤ 40 or k is near n. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 288–302, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10017     

可变等效孔径直接数据域方法

针对直接数据域(DDD)算法具有孔径损失的局限,提出了一种孔径扩展算法.新算法首先利用单快拍数据在不同阵元间的相位关系构造一个循环矩阵,然后通过不同的截取方式获得不同的孔径扩展效果.仿真计算表明,扩展后的孔径介于阵列原始孔径的2/3～1之间.     

信息融合系统中算法管理理论研究

信息融合系统中,数据源千差万别,多种多样;而众多的信息融合算法也具有不同的适应性.通过对实验数据的分析说明了数据源以及融合算法的选择显著影响了最终的融合结果.针对数据源、融合算法和融合结果之间的关系,以优化融合结果为目的,提出了信息融合系统中算法管理(Algorithm Management)的理论,阐述了算法管理的目标、算法管理可能的方法和算法管理的实现结构.最后讨论了信息融合领域中与算法管理理论相关的其他问题.     

基于遗传算法的结构测试数据自动生成

生成测试数据是软件测试的主要过程,将遗传算法引入到测试数据的自动生成中,重点介绍其生成过程,并对遗传操作进行改进,在一定程度上降低算法的过早收敛性.最后构建出基于遗传算法的测试数据生成模型.并用实例证明算法的高效性.     

改进的Apriori数据挖掘算法的应用

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的基本算法.针对防区外联合攻击武器系统在仿真过程中产生的大量数据,利用Apriori算法对仿真结果进行分析,得出一些有参考价值的规则,实现了关联规则挖掘在军用系统仿真中的应用.并对Apriori算法存在的问题进行了一些改进,用新的修剪策略,提高了算法的效率;增加独立性检验,进一步保证了关联规则的正确性.     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.