基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型

针对大区域防空参战兵力多,体系结构、交战过程复杂的特点,引入作战效能、战斗编组、火力毁伤及任务分配等矩阵,建立了基于兰彻斯特方程的大区域防空作战效能评估模型,包括战斗力指数、战斗编组、毁伤指数、任务分配、指挥控制和作战实力损耗等部分。每个模型的建立均通过设定相应矩阵,分析战斗力指数,得出其计算模型。并以相关抗击率以及安全率表征总体效能指标,较好地解决了对大区域防空作战效能的评估问题。模型简洁,便于理解,易于计算。     

基于ADC模型的反舰导弹火力运用效能评估分析

针对反舰导弹的火力运用的特点,运用基于ADC模型的作战效能评估方法,分析了传统的作战能力概算模型的内涵,完善了“平台生存概率”、“航空兵拦截概率”和“导弹抗干扰能力”三项评估要素,得到了新的评估要素表达式,该表达式比较客观地反映了战场的实际情况,较好地满足了反舰导弹火力运用效能评估的需求。     

基于整数规划的地地导弹打击目标优化选取

地地战役战术导弹火力运用中,对导弹打击目标的选取是导弹部队制定合理科学作战方案所面临的现实问题。针对给定弹量和特定作战意图对打击目标进行优化选择问题,运用0-1型整数规划,建立合理的数学模型并确定最优打击目标。通过应用实例表明,此方法简便易行,可操作性较强,具有一定的实用价值。     

新疆高校师资结构现状及优化分析

师资队伍建设是高校整体建设的永恒主题。如何使师资队伍能适应社会主义市场经济发展的需要,如何使师资队伍具有最佳结构,这是我们亟待研究和解决的问题。本文分析了新疆高校师资结构现状和存在的问题及其主要原因,提出了优化新疆高校师资队伍结构的思路。     

舰载武器系统研制方案多目标生成与评价方法

舰载武器系统研制方案的生成、评价与优选问题是武器装备研制论证中的重要内容.在分析目前舰载武器系统研制方案论证方法的基础上,构建了舰载武器系统多目标优化模型,提出了舰载武器系统研制方案的多目标生成方法,并建立了不完全偏好信息的舰载武器系统研制方案的多目标评价与优选模型.实例分析说明,该模型与方法是有效的,可为武器装备研制论证问题提供辅助决策方法和智力支持.     

军事冲突中战术欺骗的一个优化模型

军事冲突中实施战术欺骗已成为信息战的一个重要手段.基于军事冲突中战术欺骗所要达到的目标以及欺骗手段的资源约束和效果影响,建立了一个使军事欺骗总体效能达到最大的战术欺骗优化模型.给出的一个应用例子说明了该模型和方法的可行性.     

基于遗传模拟退火算法的空袭兵力分配及优化

对遗传模拟退火算法中的交叉、变异操作进行了改进,并实施了最优保留策略,形成了改进遗传模拟退火算法.以突击效果最大化和兵力损失最小化为目标函数,以空袭兵力总量的限制、空袭兵器挂载类型的限制等为约束条件,建立了空袭兵力分配及优化模型.在考虑兵力分配模型特点的基础上,利用改进遗传模拟退火算法求解.通过与多目标数学规划和标准遗传算法优化进行的比较表明,该方法能够有效地解决带约束的多目标优化问题.     

某型大口径狙击步枪闭锁系统优化设计

对某型大口径狙击步枪的闭锁系统进行优化分析,利用三次样条曲线得出了合理的机头开闭锁曲线,以及优化的导气装置和闭锁机构结构参数,其结果为进一步改进该枪的结构参数提供了理论依据。     

进化计算在机器人轨迹规划中的应用研究

本文介绍了采用进化计算思想研制的机器人轨迹规划系统ＲＴＰ－１，提出多层次动态结构化编码方案，利用低中高三层进化算法分别优化距离、路径和关节角度偏差，基于多层综合优化策略解决多目标多约束工程优化问题，建立了次序相关问题求解的通用框架。在进化算法中，利用拉马克效应加快轨迹规划速度，在ＲＭ－５０１机械手上实现的任意空间直线和空间曲线轨迹规划具有良好的鲁棒性，规划轨迹的相邻臂构型间具有良好的柔顺性，规划轨迹的臂构型序列具有良好的平滑性。本文所采用的机器人轨迹规划方法具有通用性，可推广应用于各种动力学系统的研制。     

进化计算在机器学习中的应用研究

采用进化计算思想研制机器学习实际系统，利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务，采取灵活的多层次动态编码方案，建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争机制，依赖进化算法搜索、发现并选择适当规则，引入启发知识产生缺省规则层次以实现多种隐式目标。设计并实现了遗传进化机器学习系统ＧＥＭＬ－１，该系统具有良好的鲁棒性和柔顺性。本文的遗传进化机器学习方法，可推广应用于各种军用专家系统和军事决策支持系统的研制，从而为人工智能在军事上的应用提供新的设计方法和实现途径。