基于输出协方差配置的车辆振动控制系统设计

通过对车辆振动系统的振动特性分析,确定出系统反馈控制的设计目标。基于对［１］中状态协方差配置控制理论的推广,文中给出了控制器设计的具体方法,并举例说明该设计方法具有直接有效的特点     

基于粒子群优化的蚁群算法在战场电磁频率分配中的应用

为对战场电磁频率进行有效分配以减少用频设备间的相互干扰,提出了将一种基于粒子群优化的蚁群算法应用于频率分配的方法。首先介绍了战场频率管控流程的相关内容,并以干扰度最低为目标函数,使用基于粒子群算法优化的蚁群算法进行频率分配管理。粒子群算法优化蚁群算法中启发信息的权重及信息素挥发系数,作为粒子群位置和速度参数进行初始化,将粒子群算法生成的分配结果作为蚁群算法的初始信息素,利用蚁群算法较强的寻优能力寻找最佳分配方案。实验结果验证了该算法和模型的可行性。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。     

基于扩展Petri网的防空C~4ISRK系统建模分析

针对地空导弹武器系统防空中的火力分配问题,建立了战术级防空C4ISRK系统的Petri网模型。对其进行扩展,即联合谓词Petri网和赋色Petri网,建立旅级火力分配的改进模型,给出了具体的前置谓词公式。为有效分析战术决策的正确性提供了依据和思路。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点,建立了联合火力打击目标分配模型,采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码,将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体,不断迭代,从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真,进一步表明了算法的可行性和有效性,为指挥员科学决策提供了依据。     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

基于Monte Carlo法的地空导弹火力分配优化问题研究

在确定地空导弹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Monte Carlo法的基本原理,介绍了解决地空导弹火力分配优化问题的一般步骤。运用计算机模拟技术,通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决地空导弹火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

任务分配问题的对称群方法

探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。