驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

SPH并行计算方案及其在自由表面流动模拟中的应用

针对光滑粒子动力学主要计算量是近邻粒子搜索这一特点,提出了一种基于粒子分解的光滑粒子动力学并行计算方案。利用该方案可以方便地将任意串行光滑粒子动力学代码并行计算,而且每一个时间步内的信息传递量只和粒子总数有关,而和粒子的分布无关,因而特别适合于自由表面流动等大变形问题的并行数值模拟。对一个粒子总数为40万的三维溃坝问题的模拟结果表明:此方案能达到的最大加速比约为16,这一结果可能比空间分解方案(不考虑动态负载均衡)更优。     

磷虾群免疫粒子滤波的机载单站无源定位算法

为了进一步提高机载单站无源定位的精度,将磷虾群优化思想引入到粒子滤波的重采样阶段,提出了一种磷虾群免疫粒子滤波算法。该算法利用磷虾的受诱导运动、觅食以及随机扩散行为,将粒子导向高似然区域,有效缓解了粒子退化问题。同时,其采用了人工免疫算法的变异操作,避免了早熟现象的出现,提高了粒子的多样性,克服了粒子贫化问题。仿真结果表明,新算法改善了机载单站无源定位的定位精度以及收敛速度。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。     

定向能武器技术的发展动向

随着激光、新材料、微电子、声光、电光等高技术的发展,利用各种束能产生强大杀伤威力的定向能武器已引起世界高度重视。定向能武器成为战场上高速移动目标的"克星",是能有效制敌的"杀手锏"装备,对未来作战样式和形态具有重要影响。文章系统分析了定向能武器的军事应用前景,详细剖析了世界定向能武器技术的研究进展及发展动向,给出了未来要大力发展的激光武器、高功率微波武器和粒子束武器关键技术,对于加快我军定向能武器装备发展,提升非对称制衡能力,具有十分重要的意义。     

一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法

介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。     

基于工程设计法的射程优化

射程是弹道导弹的重要性能指标,飞行程序选择对充分发挥导弹运载能力,提高射程具有重要影响。针对此问题,利用工程设计法的实现容易、计算量少的优点,将以飞行程序为设计对象的最优控制泛函问题转化为参数优化问题。在此基础上,建立弹道运动模型和优化模型,并应用粒子群算法进行参数优化,求解最大射程弹道。结果表明,基于工程设计法的射程优化简单可行,利用粒子群算法得到的优化参数对改善射程有显著效果,充分发挥了导弹的运载能力。而运载能力的提高对提高导弹武器的目标覆盖范围起到重要作用。     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于云进化的遗传粒子滤波算法

针对粒子滤波器存在的粒子贫乏问题,提出了一种基于云模型改进的遗传重采样方法。选择操作采用相隔一定代数进行随机采样的方式,防止选择压力过大导致粒子贫化;利用Y云发生器实现变异操作,根据粒子的观测概率自适应控制搜索范围,在现有粒子的附近搜索精良粒子,在提高粒子有效性的同时增加了粒子的多样性。仿真结果表明：改进后的算法有效地解决了粒子的贫乏问题,提高了滤波性能。