基于遗传算法的整周模糊度OTF解算

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法。首先采用一组约束方程求解模糊度浮点数解 ,然后UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,最后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法能够实时动态解算整周模糊度 ,且较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。     

一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键.依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验.     

权值编码遗传算法在单机任务规划中的应用

任务规划是在任务有不同威胁程度,资源消耗和战术价值条件下,寻找总战术价值最高,而又不超出约束的任务链,这对飞机完成任务中具有重要作用,针对机载资源有限、任务有不同威胁程度和战术价值,提出了基于权值编码遗传算法的任务规划方法,该算法通过对原始问题的偏离和启发式解码来得到最优的可完成任务子集.仿真结果验证了算法的有效性.     

三维被动定位AOA融合算法

三维被动定位是ESM系统的重要内容,在军事上是侦察定位、监视监测的重要方面。AOA是被动雷达普遍采用的一种定位方法。基于安装于不同运动平台上的两个传感器的AOA测量,给出了ILS融合算法。仿真结果显示采用AOA融合算法,使定位精度得到有效提高。     

一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法

Hausdorff距离是一种比较点集的最大的最小距离。以边缘信息为特征点,给出了一种基于Hausdorff距离的景象匹配算法,它利用模板来简化计算Hausdorff距离。从仿真结果可以看出:具有较高的匹配精度。     

基于NFxPEM算法的调制气流声源的非线性补偿研究

针对调制气流声源存在较强的谐波畸变,将声源系统等效为Hammerstein非线性模型,利用该模型下的预失真技术对声源进行非线性补偿研究。根据辨识的Hammerstein模型中静态非线性部分带有直流分量的特点,给出了考虑直流分量补偿的预失真算法,并用数值仿真验证了算法的准确性和直流分量补偿的必要性。在非线性补偿实验中,根据单频信号辨识得到Hammerstein模型参数,采用NFxPEM算法求得对应的预失真Wiener模型参数和预失真波形。实验结果表明,与直接发射相比,补偿发射后声波的功率谱中谐波能量有所下降,而基频能量有小幅度的上升,说明了研究思路的正确性。     

高超声速流动计算中LU-SGS隐式算法的应用研究

在高超声速条件下,对原始LU-SGS格式及其改进方法的收敛速度做了深入地比较分析,目的是进一步更好地将LU-SGS算法用于工程上复杂外形的计算模拟当中。二维圆柱,三维钝锥及空天飞机算例的结果表明：(i)对于高超声速粘性流动的计算,粘性项应进行隐式处理;(ii)BLU-SGS方法给出的内迭代方式的收敛性优于DP-LUR方法所给出的内迭代方式;(iii)LU-SGS算法中雅克比系数矩阵的计算方式对计算量及收敛性影响较大,若采用精确的矩阵形式则在流动无分离情况下能取得快速收敛的效果,而在含有流动分离的情况因受稳定性的影响精确的矩阵形式的收敛表现不及对角近似形式。     

多目标跟踪系统测量结果识别算法分析

首先针对多目标自动跟踪问题,对测量结果的两种识别方法和判定规则进行了讨论,给出了目标状态模型、参数模型和探测模型,并对这些模型进行了评估,在此基础上重点分析了多目标自动跟踪状态下基于状态模型参数识别测量结果的算法。最后指出了这种算法的优缺点。     

Distribution free bounds for service constrained (Q,r) inventory systems

A classical and important problem in stochastic inventory theory is to determine the order quantity (Q) and the reorder level (r) to minimize inventory holding and backorder costs subject to a service constraint that the fill rate, i.e., the fraction of demand satisfied by inventory in stock, is at least equal to a desired value. This problem is often hard to solve because the fill rate constraint is not convex in (Q, r) unless additional assumptions are made about the distribution of demand during the lead‐time. As a consequence, there are no known algorithms, other than exhaustive search, that are available for solving this problem in its full generality. Our paper derives the first known bounds to the fill‐rate constrained (Q, r) inventory problem. We derive upper and lower bounds for the optimal values of the order quantity and the reorder level for this problem that are independent of the distribution of demand during the lead time and its variance. We show that the classical economic order quantity is a lower bound on the optimal ordering quantity. We present an efficient solution procedure that exploits these bounds and has a guaranteed bound on the error. When the Lagrangian of the fill rate constraint is convex or when the fill rate constraint does not exist, our bounds can be used to enhance the efficiency of existing algorithms. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 635–656, 2000     

具有节点失效的网络可靠度的信息交互算法

提出了一种用于计算具有节点失效的网络可靠度的新计算方法。该算法依据不交化代数及协同计算的思想,采用节点信息义互的方法直接获得网络的不交化最小路集。算法简便易行,具有分布计算的特点,为大型网络系统的可靠性度计算提供了一种新的途径。