装备器材保障资源调度决策模型及算法

装备器材保障资源调度问题是一个非常复杂的问题,根据其优化目标要求,从保障时间最短、保障耗费最低、安全性最高3个方面建立了该问题的多目标优化模型,并通过目标优先度决策将其转化为单目标模型;接着,采用两阶段法进行求解,将其分为最优路径决策、器材分配决策两个阶段进行决策优化,在明确资源点到需求点之间的最优路径后再进行器材资源的分配;并分别采用基于小生境的自适应遗传算法和基于生成树的遗传算法进行求解。通过实例分析,求解结果能够满足装备器材保障的要求,表明所构建的决策模型和算法是有效的。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法?

针对当前武器优化分配算法缺少通用性,难以兼顾效率和时间的问题,提出了一种通用型舰载防空硬武器火力优化算法。该算法首先提取各舰载武器能够攻击的目标集合,然后对各武器的目标集合逐一进行时间分配,并计算对目标的毁伤概率,最终完成所有武器的分配。计算表明,该算法具有很好的通用性和实时性,可适用于较大规模舰载防空硬武器的火力优化分配问题。     

基于改进自适应遗传算法的阵列优化

提出了一种改进的自适应遗传算法,对约束了阵列孔径、阵元数目和最小阵元间距的非均匀稀布阵列进行优化布阵。该算法采用实值编码,改进了适应度函数,避免了不可行解的产生。同时选取新的选择算子和改进的双重最佳保留策略,对传统自适应遗传算法的交叉、变异概率进行了动态改进。仿真结果表明,该方法能较好地抑制"早熟",增加了获取全局最优解的概率,获得了更低的峰值旁瓣电平。     

基于模糊多目标对策的雷达反干扰策略优化

考虑到单部雷达反干扰效能评估指标多样化、模糊且存在不同权重的情况,在对策论基础上提出了一种雷达反干扰策略优化模型,并在考虑局中人偏好情况下,设计了一种模糊多目标对策最优混合策略求解算法,为找出较优化的雷达反干扰策略以及为战场决策提供参考。     

装备保障人员优化配置方法研究

将装备保障人员按级别分为操作人员、维修人员及管理人员,结合人员进入、培训和退出的状态,构造了状态转移矩阵,求出了各级别人员数量。定义了不同级别针对不同任务的保障效率,按照保障人员完成最高效率任务构建了最优化配置模型。通过实例验证了模型的实用性。     

认知MIMO雷达波形设计研究

认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。     

装备维修过程中备件布局人机工效优化设计

备件取用效率是决定战争胜负的关键因素之一,为了在装备维修过程中能精确、及时、高效地取用备件,提出了考虑人机工效的备件布局优化问题。根据备件布局的特点,在保证备件车行车安全性的前提下,选取了人机工效学中的重要性原则、取用频率原则、相关性原则及相容性原则为备件布局依据及目标,建立了备件布局多目标优化数学模型,并在实例中采用萤火虫算法求解。结果表明:布局模型能综合考虑各子目标,且萤火虫算法求解模型可以获得较好的布局优化方案,备件布局易于查找及存取,达到快速完成维修任务提高维修保障能力的目的。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

应用边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出多目标轨迹优化方法。分析高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出多目标轨迹优化问题。采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值,求解最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题。仿真结果表明:所提方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。