面向能力需求的武器装备组合规划模型与算法

针对武器装备组合规划中存在的选择难、规划难问题,在给定能力需求的条件下,从分析装备的组合变更对整体体系的影响出发,考虑了总的经费预算、年度费用分配、装备规划周期等约束,以能力差距和发展风险最小为准则,构建了双目标优化模型,并设计了基于差分进化和非支配排序的遗传算法的求解算法,获得模型的Pareto解。通过逼近理想解排序法方法从所求Pareto解中求得令决策者满意的折中解。通过一个具体示例验证了模型和算法的有效性,能够为武器装备组合规划提供辅助决策。     

基于Pareto排序法的战时装备维修任务多目标调度方法

针对战时武器装备维修保障问题,建立了包括最大完工时间、延迟时间和维修单元负荷在内的多目标优化调度模型。为提高解的多样性和收敛性,构建了一种基于Pareto排序法和小生境技术相结合的遗传算法用于模型求解,引入Pareto排序和拥挤距离进行适应度计算,通过混沌系统随机生成权重系数,并使用小生境技术改进选择方式。通过实例验证表明,该方法能够有效地解决装备维修多目标调度问题。     

基于数字地形分析的智能兵力部署

兵力部署是指挥员组织实施战斗的重要工作,也是实现战斗决心的重要条件。在分析兵力部署原则基础上,结合兵种配置的地形条件和战术条件,提出了兵力部署适应度函数。采用遗传算法,设计了适应于数字地形分析的编码方案。实验证明,遗传算法能够有效解决兵力部署的智能化自动生成和评价问题,方法可行。     

基于免疫遗传算法的人上位拣选车作业规划问题求解

针对人上位拣选车的作业轨迹规划问题构建了具有附加安全约束条件的时间最优控制数学模型,并提出了一种免疫遗传求解算法．该算法较单纯遗传算法有效避免了种群退化,且收敛速度更快．实验表明,该算法适用于求解人上位拣选车的作业轨迹规划问题．     

基于支持向量机和遗传算法的末敏弹系统效能参数优化设计

末敏弹是一种先进的新型弹药,由于其结构复杂,影响因素多,所以对其进行全面的系统优化设计比较困难。文中探讨了基于支持向量机的末敏弹命中概率预报模型的建模方法,并采用遗传算法对系统效能参数进行了优化,获得了影响系统效能的几个主要因素的合理搭配,为末敏弹的系统效能研究提供了依据。     

一种采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器

针对模糊自整定控制器参数寻优能力差的不足,研究了采用自适应交叉概率与变异概率的遗传算法,提出了用这种自适应遗传算法改善模糊自整定控制器性能的方法。对采用自适应遗传算法的模糊自整定控制器与一般的模糊自适应控制器作了仿真对比研究,说明了前者的优越性。     

基于信息粒化理论的主体间任务分配方法

有效的任务分配对于多主体系统通过主体间协作完成其使命任务是非常重要的。基于信息粒化理论提出了一种新的解决方法,任务分配过程包括两个阶段:主体和任务粒化阶段和粒内规划阶段。给出了主体和任务粒化阶段的数学表示和基于遗传算法的求解方法。案例分析和对比试验表明本文的方法具有较好的性能。     

并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究

针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。     

组合金属橡胶隔振系统参数识别

对2块金属橡胶元件组合制备的隔振器进行静动态试验,指出组合隔振器的优点;利用双折线模型描述该非线性迟滞系统的记忆恢复力,并建立该系统的本构关系及参数识别方程;采用给记忆恢复力zs赋初值,再将用最小二乘法识别得到的参数作为初值构造误差函数,利用误差函数把一次刚度和记忆恢复力的参数识别问题转化为函数优化问题的方法,用小生境遗传算法进行优化识别;对该方法进行模拟仿真识别,并对某金属橡胶隔振器进行试验研究.仿真和试验均表明该方法根据系统输入-输出数据来直接识别系统的物理参数,简单可行且精度较高.     

基于实数编码遗传算法的超宽带波形设计

采用实数编码的遗传算法对超宽带(UWB)波形进行了独特设计。以正弦高斯脉冲作为基函数,提出了一种新的适应度函数表示方法,应用此方法设计出了更符合美国联邦通信委员会(FCC)提出的辐射掩蔽特性要求的脉冲波形,并对设计脉冲进行了链路预算。仿真结果表明:采用实数编码的遗传算法优化设计得到的超宽带波形效果好且仿真时间复杂度低;与随机组合脉冲相比,设计出的脉冲在信号传输性能方面更具优势。