基于启发式算法的复杂军事网络路径优化

使用一种启发式算法,使得复杂网络中最大介数最小化,可以达到接近最优化的路径,以改善复杂网络的信息容量。针对海上编队作战系统复杂网络的平均介数、最大介数与网络大小、迭代次数、介数分布情况的仿真发现,复杂网络容量超出比对文献中理论预测的最大值,这对于解决复杂军事网络的拥塞,提高复杂军事网络容量和作战效能重大意义。     

基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

基于Hausdorff距离的SAR图像匹配方法

在传统基于边缘位置的Hausdorff距离匹配基础上,将边缘点的梯度方向信息引入到距离度量中。提出了一种新Hausdorff距离及相应的匹配算法,并将其应用到SAR图像匹配中。实验表明,该算法相对于传统的基于边缘位置的Hausdorff距离匹配算法鲁棒性有所改进。     

具有战时随机延误与损耗的多配送中心路径优化

建立了具有战时随机延误与损耗的多配送中心配送路径安排模型,给出了基于随机模拟的蚁群算法。算法通过给定残存率、用时与置信度阈值,把多目标问题作为单目标来处理。用随机模拟的方法来求路径的置信度,并以此为基础搜索转移策略的临域与判断未遍历点的插入位置。算法设计了符合问题特点的从虚拟点出发的转移策略与对两类路段不同的信息素更新策略,确保算法的实现。最后,通过算例说明了该方法的可行性与有效性。     

消防应急照明和疏散指示标志设置常见问题分析

消防应急照明与疏散指示标志的作用是保证火灾时仍需坚持工作场所的工作照度和安全通道的疏散照度,正确引导火灾场所的人员安全疏散到安全地带,是保障消防作业和安全疏散必不可少的重要设施。消防应急照明和疏散指示标志的设置应既符合消防要求又要行之有效,但在实际工作中经常出现设置上的疏漏和错误,下面就一些常见的问题进行列举分析。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

装备维修保障的多目标优化模型研究

通过对装备维修保障问题进行分析,针对目前研究的目标单一,就修复后的加权作战时间和装备尽可能短的延误双重目标加以研究,建立了维修保障的多目标优化模型,并给出了模型的求解算法,从而弥补了这些不足,使维修保障更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,是一种便于实现的好算法。     

故障传播有向图在地面电源故障诊断的应用

基于图论的故障诊断方法能够有效地缩小故障源的搜索范围,在最短的时间内找到真正产生故障的部件。采用故障传播有向图的方法对某飞行器地面电源故障诊断算法进行了研究,针对该飞行器地面电源的物理结构及相关的电气特性得到其故障传播有向图,并经过一些运算后将有向图进行了分层重构,最后利用故障定位算法模拟了故障定位的过程,得到了很好的效果。     

对航空测向交叉定位模糊区面积的研究

传统上航空测向交叉定位模糊区面积是几何近似分析,对这种近似分析带来的误差无法进行衡量。推导出了航空测向交叉定位模糊区面积的完整表达形式,并结合航空条件下测向交叉定位的特点,以此作为参照,通过仿真对此进行了对比分析。结果表明,2种方式误差较小,现有几何近似分析的结论可以较好地描述航空条件下的测向交叉定位模糊区的分布特性。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。