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251.
如何根据应急航天任务,在满足各种约束的前提下,从型号众多、能力各异的卫星平台及有效载荷中快速决策效费比最佳的卫星构造方案引起了越来越多的关注,这就是适应任务的模块化卫星快速构建优化决策问题.在深入分析该问题特点的基础上,建立优化决策数学模型,提出基于遗传算法的优化决策方法,为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解引入基于... 相似文献
252.
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。 相似文献
253.
针对传统结构动力学优化过程中求解效率较低的问题,以环形桁架可展天线结构参数优化为研究背景,在环形桁架可展天线结构的参数变量空间中,以试验设计方法选取样本点,通过有限元方法得到各个样本点的第一阶固有频率、固定载荷最大变形等响应值,利用样本点和响应值的关系建立Kriging近似模型进行优化算法的寻优,得到满足所有约束条件的最优解。结果表明,所得到的环形桁架可展天线第一阶固有频率、固定载荷最大变形的响应面呈现比较明显的非线性关系,基于Kriging模型的结构优化方法能比较准确地对环形桁架可展天线进行寻优设计。 相似文献
254.
运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。 相似文献
255.
为对天地测控资源调度进行高效求解,设计了两阶段递进遗传算法对其进行优化调度。鉴于问题的目标具有一定的可分性,以时间为依据将被调度弧段划分成两个部分,在对第一部分形成种群并作进化求解的基础上,将其最优解与第二部分弧段组合,并作进一步的进化求解。为了缓解两阶段优化的局部搜索特性,在第一阶段个体适应度计算中,以一定概率设定虚拟弧段,保留具有潜在全局优势的个体。仿真表明该方法能在确保求解质量的前提下明显减少运算时间。 相似文献
256.
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。 相似文献
257.
针对考虑随机回放的卫星数传调度问题,从置换空间到调度解空间的映射方法和置换空间的搜索算法两方面进行了研究.提出了一种时间窗优先的置换序列映射算法,并证明该映射算法可以将置换序列映射到调度解空间上的最优解.提出了一种遗传随机搜索算法,基于有记忆功能的随机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列.仿真计算表明,遗传随机搜索算法可以增强遗传算法的局部搜索能力,在搜索结果上平均获得了2.72%的改进. 相似文献
258.
设计了一个针对复杂系统分析的遗传分类器系统,该系统不仅利用了遗传算法强大的搜索能力和便于从大量历史数据中发现规律的优点进行分类器获取,而且还具有如下两个主要特点;①它能够适用于复杂的、缺少完整描述且训练信号带有噪声的系统环境;②它是一个白箱系统,所获取分类器的置信度与统计结果相符,从而支持定性、定量相结合的综合推理模式。 相似文献
259.
针对天基雷达星座的构型优化设计,建立了能够反映星座重要工作性能的单双基地间歇式覆盖模型、星间链路模型、双基地雷达的动目标检测模型,得到了低轨道卫星星座星间链路判断准则,给出了统计评价特性和综合评估指标体系。在此基础上,建立星座设计的优化模型,采用基于可行解搜索法的协同演化遗传算法并融入稳态遗传进化策略,有效地处理带有复杂计算的目标函数和约束条件的星座优化问题,计算分析实例表明利用该方法进行星座设计是非常有效的。 相似文献
260.
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。 相似文献