匈牙利算法在多目标分配中的应用

在多目标攻击决策中 ,根据 Harold提出的目标优势函数 ,分析了使所有目标机的总优势函数为指派问题 ,运用匈牙利算法对 n对 n的最优目标分配指派问题进行求解 ,并把它推广至 n对 m的多目标分配中。仿真结果表明匈牙利算法对于此类多目标分配指派问题的求解是十分有效的。     

人工免疫在军事领域的应用

人工免疫学是继神经网络、进化计算之后新的智能计算研究领域和研究热点.为探讨人工免疫可运用的军事领域,给相关科研工作者提供新方法、新思路,对生物免疫系统的一些概念进行了介绍,简要分析了生物免疫系统中的免疫机制,人工免疫系统基本特征,然后着重分析了该学科在信息系统安全、防御系统设计、目标识别、故障诊断、优化、火力分配等方面中的应用.     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

弹炮结合武器系统火力分配优化问题研究

在确定弹炮结合武器系统对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对运用地空导弹射击、运用高炮射击、运用地空导弹和高炮混合射击三种情况的分析,介绍了解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决弹炮结合武器系统火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

侧窗探测下的姿态变结构控制

为解决导引头视场受到侧窗限制的问题,给出侧窗视场范围和拦截器姿态角之间的约束算法,并针对侧窗探测条件下弹体姿态控制的要求,用变结构控制方法实现姿态角的跟踪,并对抖振问题给予解决办法。在变结构控制器参数的选择上加入自适应参数选择环节,经过仿真,系统能够快速跟踪期望姿态角,跟踪的精度高。     

模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

A bicriterion approach to common flow allowances due window assignment and scheduling with controllable processing times

We investigate a single‐machine scheduling problem for which both the job processing times and due windows are decision variables to be determined by the decision maker. The job processing times are controllable as a linear or convex function of the amount of a common continuously divisible resource allocated to the jobs, where the resource allocated to the jobs can be used in discrete or continuous quantities. We use the common flow allowances due window assignment method to assign due windows to the jobs. We consider two performance criteria: (i) the total weighted number of early and tardy jobs plus the weighted due window assignment cost, and (ii) the resource consumption cost. For each resource consumption function, the objective is to minimize the first criterion, while keeping the value of the second criterion no greater than a given limit. We analyze the computational complexity, devise pseudo‐polynomial dynamic programming solution algorithms, and provide fully polynomial‐time approximation schemes and an enhanced volume algorithm to find high‐quality solutions quickly for the considered problems. We conduct extensive numerical studies to assess the performance of the algorithms. The computational results show that the proposed algorithms are very efficient in finding optimal or near‐optimal solutions. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 64: 41–63, 2017     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

基于有限条件的多波束雷达干扰系统目标分配算法

针对多波束干扰系统同时干扰多个目标的资源分配问题,通过分析目标分配算法的一般流程及涉及到的关键问题和技术难题,提出了基于实战化和有限条件的针对多波束干扰系统的非线性0-1整数规划数学模型。针对该模型采取开源软件SCIP进行求解,最后给出数值仿真来说明模型和算法的有效性。     

基于遗传算法的目标分配优化模型研究

结合现代防空作战的特点,给出了现代防空作战的目标分配模型,利用遗传算法给出了模型求解的方法及步骤;实践证明该方法解题速度快,结果的精度高,可以为决策者作出科学、准确的决策提供有力支持。