多武器系统的火力分配模型

目前对于单一兵器火力分配问题的解决方法比较成熟,然而由于在现代防空作战中,经常是多种类型的兵器联合进行防空,故需要对多种不同类型的兵器的火力分配问题进行探讨。这里针对多种不同类型的兵器毁伤多个目标的问题,建立了数学模型,进行了深入的探讨。按照模型的特殊性,定义了映射、邻域和连通的概念;同时针对模型,将遗传模拟退火算法进行了一定的修改,并利用此算法对模型进行了最优化求解。最后,实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

基于遗传算法的分布式多传感器航迹关联算法

以分布式多传感系统中的两节点序贯航迹关联方法为基础,把多节点情况下的航迹关联问题转化为多维分配问题。而多维分配问题是典型的组合优化问题,其计算量随着维数的增加而出现指数爆炸现象,进而根据遗传算法能够解决组合优化问题的能力,提出了利用遗传算法解决此多维分配问题的一种方法。仿真实验结果表明,遗传算法能够有效地求解此多维分配问题,使航迹关联具有较高的成功率。     

基于遗传算法的车用散热器优化设计

选取散热器的散热量、体积和压降作为优化目标,采用线性加权法建立了散热器的多目标优化模型。在给定的散热器原始数据和性能要求条件下,对散热器芯体的外形尺寸和翅片参数进行了优化。介绍了遗传优化算法的执行步骤和流程,在此基础上开发了优化程序。结果表明,优化后散热器的散热量明显增大,散热器芯体的体积和压降也有不同程度的减小。     

一种运用遗传算法确定船舶航向控制模糊规则的方法

为了克服船舶航向控制模糊规则确定过程中的盲目性,引入一种与之相适应的遗传算法,以使结果成为某种意义下的最优解,从而从根本上解决这一重要问题.文中运用Matlab的C语言MEX-文件技术,将遗传算法源代码与Matlab直接结合起来,利用后者的强大建模能力,建立起完整的仿真模型.仿真结果表明,船舶的航向控制能力得到明显改善.     

器材分层集装问题的遗传算法应用研究

从缩小搜索区域、增强算法的收敛性,以及缩短计算时间的角度出发,提出了解决器材分层集装问题的遗传算法。根据实际情况论述了解决该问题的3步法,并建立了优化的数学模型,构造了适合遗传算法求解的目标函数。实验表明,遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效地解决器材分层集装问题。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。     

C2组织的通信结构优化设计与分析

指挥控制(Command and Control,C2)组织的通信结构设计是解决网络中心战条件下指控信息高效交互的核心问题.围绕C2组织通信结构的延时、可靠性及成本进行建模,在虚拟全连通网络中采用路由随机搜索的方法避免路由及拓扑的局部搜索,并基于遗传算进行全局搜索求解.实验分析表明该方法可以实现优化目标和效果.     

基于遗传算法的防空兵群最优火力分配模型研究

结合战场目标价值分析,根据防空兵火力分配情况,运用遗传算法建立了最佳火力分配模型,使防空武器最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果。采用了实数编码方案,对选择,交叉,变异等操作进行了改进。最后通过计算,验证了方案的可行性和优越性.     

基于舰船磁场模型的离线磁定位研究

目前,海上舰船磁场测量试验获得的数据一般为时间通过曲线,不能直接用于舰船磁场建模。为了解决上述问题,利用遗传算法良好的全局搜索能力,在目标舰船运动参数未知、磁探头存在姿态角的情况下,实现了一种基于单旋转椭球体磁场模型的离线磁定位算法.计算结果表明,该方法效果良好。     

基于改进量子遗传算法的有源噪声控制方法

提出了一种基于改进量子遗传算法的格型IIR滤波器结构的有源噪声控制方法——改进的量子遗传算法(IQGA)。其核心是在对量子门更新过程进行改进的基础上,引入群体灾变和自适应搜索网格的策略。IQGA不仅收敛速度快,还可以改变基本遗传算法(GA)的局部搜索能力,克服基本遗传算法存在的未成熟收敛问题。仿真结果表明,该算法可以有效地实现噪声控制。