引入优化算子的无人机遗传航路规划算法研究

在大范围真实地形环境中规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机(UAV)的武器系统性能有重要意义。在基于直接航路编码的遗传算法中引入优化操作算子,将复杂约束合理地应用于遗传进化过程,可以较好地克服一般遗传操作的不足。采用均匀设计的试验方法确定较优的控制参数,并通过算例验证了算法的有效性。     

基于CZT算法的水声扩频多普勒匹配方法

阐述了基于DS/SS(直接序列扩频)的高分辨率扩频自导声纳系统的一种多普勒匹配方法。通过理论分析和仿真计算,证明基于CZT多普勒频偏匹配算法可以在极低信噪比条件下有效估计多普勒频偏和目标速度。     

多机协同目标与火力资源分配

在协同空战中,快速正确的空战决策是己方战机少受敌方伤害并取得战争胜利的前提。目标与火力资源分配是决策过程的重要部分。多机空战与单机空战相比有明显的不同,不同之处是面临多个敌方目标,根据我方资源最优分配作战对象和火力,基于遗传算法实现了两种算法的有人无人目标与火力资源分配。仿真结果表明,带有毁伤概率门限的算法既节省火力资源又快速有效。     

舰艇防空反导自适应干扰HDP算法分析与仿真

为干扰来袭的多波次、多方向反舰导弹,提高舰艇防空反导能力,分析了自适应干扰HDP算法模型,并通过实例进行仿真。通过对结果进行分析,验证了启发式动态规划(HDP)算法在自适应电子干扰策略最优组合的生成过程中的时效性、预测精度以及适用性,为该算法的后续研究提供支持。     

面向任务的网络化作战体系优化模型

建模研究网络化作战体系对于分析未来信息战争的作战效能具有重要意义。面向任务是网络化作战体系的关键特征,提出了一种基于多目标遗传算法实时分配网络化作战任务的策略,从单一任务到并发任务模型,提出了一种多任务管理的实现方法,经仿真验证,网络化作战体系模型有效。     

基于果蝇优化算法的备件柜布局优化

备件车是保障维护其他装备正常运行的车辆,其备件柜的布局是否优化决定备件的更换速率,甚至影响整个系统的工作效率。针对备件柜的布局进行了深入研究,并通过计算实现了备件柜的布局分布。在备件柜的布局优化过程中运用了剩余矩形匹配的布局策略,并结合备件柜的布局特点对该算法进行了相应改进,使其更好地运用在本研究的布局问题中。同时运用果蝇优化算法来确定剩余矩形匹配权重的计算,在布局过程中将传统的布局策略和智能算法相结合以达到优化的目的。     

基于动态流能量高效的无线传感网路由算法

针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。     

改进的Canny算法在直焊缝图像缺陷边缘检测中的应用

对含有夹渣、气孔和裂纹缺陷的直焊缝X射线图像进行缺陷的边缘检测时,传统的Canny算法虽然可以检测出缺陷的边缘,但具有自适应差和容易出现伪边缘的缺点。提出了一种改进的Canny算法,对经过非极大值抑制后的梯度直方图,利用像素最值梯度和像素最值梯度方差自适应获取连接缺陷边缘所需的高、低阈值;同时也改进了计算梯度图像所需的模板。实验结果证明,改进的Canny算法不仅进一步抑制了噪声,也避免了伪边缘的出现,在保留缺陷的边缘细节方面具有良好的效果。     

基于正交设计的反舰导弹末制导雷达参数优化

分析了反舰导弹末制导雷达的目标捕捉的限制条件,以一种典型的目标态势为前提建立了基于蒙特卡洛仿真法的目标捕捉概率计算模型,在此基础上利用正交设计的方法对末制导雷达参数组合进行寻优,并通过调整重要因素水平进行多次实验,得到了适合当前目标态势的较优参数组合,为提高反舰导弹目标捕捉能力的相关研究提供了参考。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。