一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键.依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验.     

权值编码遗传算法在单机任务规划中的应用

任务规划是在任务有不同威胁程度,资源消耗和战术价值条件下,寻找总战术价值最高,而又不超出约束的任务链,这对飞机完成任务中具有重要作用,针对机载资源有限、任务有不同威胁程度和战术价值,提出了基于权值编码遗传算法的任务规划方法,该算法通过对原始问题的偏离和启发式解码来得到最优的可完成任务子集.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.     

嵌入遗传算法的顺轨干涉SAR海表流场反演新方法

顺轨干涉SAR海表流场探测技术研究对于实现流场探测的全球化、精细化具有重要作用。为了提高海表流场迭代收敛速度和参数反演精度,依据校正系数的参数特点构建适应度函数的约束关系,将校正系数设计问题转化为仿真干涉相位与实测干涉相位差和雷达、平台参数约束条件下的比例因子选择问题,进而设计遗传算法计算校正系数的技术方法,并嵌入海表流场迭代反演算法,从而构建一种反演新方法。星载SAR数据仿真实验结果表明:海表流向反演的均方根误差优于10.0°,海表流速的均方根误差优于0.1 m/s,这符合海表流场反演精度要求。改进的海表流场反演算法可减少2~3次迭代,有效提高了反演效率。研究对于提高顺轨干涉SAR海表流场探测的实效性和准确性具有重要意义。     

改进遗传算法在传声器阵列优化中的应用

规则平面阵列因其结构周期性,在进行波束综合时存在主瓣宽、旁瓣电平高等问题。对此,提出一种基于改进遗传算法的阵列优化方法。设计平面栅格传声器阵列,以满足阵元间距的要求,并构造以主瓣宽度为约束条件、以全局旁瓣电平为适应度的目标函数,对常规遗传算法进行改进,采取个体间自由交叉、随机的阵元数量强制变异的策略来增大种群的搜索范围。通过仿真,得到多个优化阵列,与几种规则平面阵列相比,在不同的信噪比输入下,经过改进遗传算法优化得到的随机阵列均有更好的表现。而相比于几种常规的优化算法,改进的遗传算法具有更强的搜索能力,得到数量更多、性能更优的随机阵列,由此证明了所提方法的可行性。     

修正的响应面方法优化螺栓法兰连接结构几何参数

采用响应面法对螺栓法兰连接进行优化设计时,考虑到经典响应面模型的局限性,在获得结构优化参数与响应指标内在联系的基础上,提出了修正响应面模型;设计了数值试验并对比了数值试验值与前述两种响应面模型预测值,结果表明修正响应面模型的预测值不仅误差相对比较均匀,且最大误差绝对值要明显小于经典响应面模型的相应值。采用遗传算法对修正响应面模型进行了以法兰质量最轻为优化目标的参数优化,取得了比较理想的优化结果。     

基于排序的自适应遗传算法航空炸弹弹道拟合方法

提出了一种基于排序的自适应遗传算法的航空炸弹弹道的拟合方法.该方法在简单遗传算法的基础上,将每一代染色体的适应度排序,并添加了交叉率和变异率的自适应控制函数,既克服了简单遗传算法收敛速度慢,稳定性差的缺点,又改善了函数优化效果.算法应用于某型航空炸弹的弹道数据拟合,仿真结果表明,该算法的拟合精度高,拟合模型优化效果良好.     

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.