自适应差分进化算法求解多平台多武器-目标分配问题

针对水面舰艇编队防空反导作战中的武器-目标分配问题,建立了编队防空火力分配模型,将自适应差分进化算法应用到模型的求解与仿真中,并根据参数优化,改善了问题求解的收敛特性。针对模型求解的特殊要求,采用适当的编码方案,使种群个体编码满足约束条件,利用混沌序列初始化种群,加强种群的搜索多样性,变异、交叉参数的动态自适应策略和混沌序列扰动避免算法陷入局部最优等方法对算法进行优化改进,较方便快捷地解决了多平台多类型武器-目标分配问题。实例证明,该方法能够获得满意的结果,与其他智能算法相比,在优化性能上有较大改进。     

自适应加速差分进化算法

差分进化算法是一种新的进化计算技术,具有良好的优化性能,但是对于高维多模态函数,算法易早熟收敛;其优化性能受差分进化模式类型及演化控制参数取值的影响较大.为此,提出自适应加速差分进化算法,该算法利用混沌的遍历性产生初始群体,以克服种群体初始化时的盲目性和随机性;其次随着搜索过程的进行随机自适应地调整缩放因子和选取差分进化模式,以减少人为因素影响,增强搜索能力.通过对多个函数进行仿真试验研究,结果表明该方法寻优效果显著,明显减少了迭代次数,提高了计算效率.     

求解连续空间优化问题的量子差分混合优化算法

借鉴量子计算的相关原理和差分进化思想,提出一种用于连续空间优化问题的量子差分混合优化算法。算法的核心是构造由决策向量的分量和量子位概率幅为等位基因的实数编码染色体;采用依据染色体的具体形式设计的互补变异进化部分优秀个体,以加快算法的收敛速度;利用差分进化思想进化部分随机选取个体,以保持算法的全局搜索能力和鲁棒性。对Benchmark函数测试表明,该算法具有寻优能力强、搜索精度高和稳定性好的特点。应用该算法求解路基沉降预测模型参数估计问题,能够有效提高实测沉降数据的拟合精度.     

改进差分进化算法求解武器目标分配问题

针对武器目标分配问题求解收敛速度慢、搜索效率低、寻优精度差的问题, 提出一种基于改进差分进化算法的武器目标分配方法。首先, 建立多约束条件下武器目标分配优化模型, 将动态武器目标分配问题离散为静态武器目标分配问题处理。其次, 采用随机邻域变异策略平衡差分进化算法全局探索和局部开发能力, 采用基于历史存档的自适应参数整定方法, 根据“精英”信息动态更新算法参数。最后, 通过与5种变种差分进化算法的对比实验, 验证了所提方法寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。     

基于差分进化邻域自适应的大规模多目标算法

对于大规模决策变量给求解大规模多目标优化问题带来的难以收敛及解集分布不均匀问题, 通过分析变量特征将其分类再分别优化是当前较为有效的求解方法, 但存在变量分类不够准确、变量处理不够有针对性等不足。对此, 提出一种基于差分进化邻域自适应策略的大规模多目标优化算法。首先，通过分析扰动解的支配关系将混合变量分为多样性变量和收敛性变量, 使变量分类更为准确。其次，通过对收敛性变量主成分分析降噪，降低计算成本, 并设计种群的交替进化策略及差分进化的邻域自适应更新操作以提升种群进化过程中的收敛性。实验结果表明, 所提算法在收敛速度和解集的分布均匀性上表现出良好的性能。     

基于动态进化算法的多阶段备件供应优化决策

由于实际备件保障工作中备件需求以间歇性需求为主,备件供应通常为多阶段的动态优化。针对以上问题,构建了多阶段备件供应数学模型。为求解动态优化模型,提出了一种元启发式动态进化算法。首先,在经典差分进化算法中增加了环境变化检测算子和环境变化响应策略,使得差分进化算法能够解决环境变化的动态优化问题。其次,提出了自适应莱维飞行策略,使得算法在环境发生变化时仍能保持良好的全局搜索能力和局部寻优能力。算例表明,所提出的动态自适应差分算法能够求得模型的最优可行解,且算法的分布性和收敛性均得到了很大的提升。     

采用非固定多段映射罚函数的非线性约束优化差分进化算法

采用非固定多段映射罚函数法处理问题的约束条件,提出了一种用改进差分进化算法求解非线性约束优化问题的新方法.结合差分进化算法两种不同变异方式的特点,引入模拟退火策略,使算法在搜索的初始阶段有较强的全局搜索能力,而在后阶段有较强的局部搜索能力,以提高算法的全局收敛性和收敛速率.用几个典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法全局搜索能力强,鲁棒性好,精度高,收敛速度快,是一种求解非线性约束优化问题的有效方法.     

模型与实际有差异时非线性大工业过程递阶优化控制算法

针对实际非线性离散系统与它的模型之间的差异,提出了一种基于模型优化控制问题来求解实际问题最优解的递阶算法,该算法通过上级的关联预测和参数估计与下级的修正的基于模型优化子问题的迭代问题,总可以获得实际非线性离散大系统最优控制．并行计算可以节省计算时间．分析了该算法的收敛性和最优性．仿真例子说明该算法的特色．     

基于AEPSO-SVM算法的雷达HRRP目标识别

针对雷达自动目标识别中的高分辨距离像(high resolution range profile,HRRP)识别问题,提出自适应进化粒子群(adaptive evolution particle swarm optimization, AEPSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)的目标分类识别方法。该算法利用非线性自适应惯性权重的调整以适应粒子寻优的非线性变化过程,采用分阶段调节加速因子增强粒子在进化过程中的学习能力,通过引入局部搜索算子在增加粒子多样性的同时有效避免了粒子陷入局部最优陷阱。通过改进的PSO算法优化SVM参数,建立分类识别器模型。将该AEPSO-SVM模型应用到雷达HRRP目标识别中,实验结果表明,该算法对于高分辨雷达目标识别精度高、鲁棒性强。     

一种基于灾变策略的改进差分进化算法

针对差分进化算法全局寻优效率偏低的弱点,提出了一种灾变策略,用以改进常规差分进化算法.该策略通过在进化过程中引入尖点灾变模型并适时进行灾变操作.实例测试表明这种灾鞭策略效果良好,并已成功地应用于铯-铷-钒系低温硫酸催化剂上SO2催化氧化反应动力学模型的非线性参数估计.     

一种有效的参数估计方法在预缩聚反应中应用

采用改进的遗传算法解决复杂聚合反应模型的参数估计问题.算法采用排序选择、多点交叉和变异优选策略,有效地提高遗传算法的搜索性能,避免了序贯优化方法有可能存在局部极值的问题.根据文献数据,仿真结果表明,该算法在参数估计中,具有参数搜索范围大、收敛速度快和精度高等特点,它能够有效地解决非线性参数估计问题.     

基于多变量高斯过程模型的贝叶斯建模与稳健参数设计

针对模型预测偏差和波动的稳健参数设计问题,在多变量高斯过程(multivariate Gaussian process,MGP)建模的框架下,结合质量损失函数和非线性优化约束方法构建一个新的多响应优化模型.首先,利用成对估计方法获得超参数近似值,构建多变量高斯模型;其次,结合MGP模型特征,构造充分考虑响应波动因素的质量损失函数.利用蒙特卡罗模拟方法,获得响应落入指定区间的期望概率;然后,以期望概率为约束,结合本文所提质量损失函数建立优化模型;最后,利用全局优化算法进行寻优,获得考虑响应期望概率的优化结果.实际案例和软件仿真表明,该方法综合权衡了预测偏差和预测波动引起的不确定性对优化结果的影响.获得了兼顾质量损失和期望概率最优均衡解,从而实现稳健参数设计.     

提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形设计

针对目前多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)雷达中通常基于某一种而不是整体性能的波形优化问题,提出一种提高MIMO雷达检测和参数估计性能的波形优化方法。该方法基于提高检测概率、降低参数估计方差及抑制旁瓣3种性能约束优化发射波形相关矩阵(waveform covariance matrix, WCM)。首先推导了检测概率及克拉美罗界(Cramer-Rao bound, CRB)的等价表达式,而后联合最大化主旁瓣差约束,并对各约束条件加权,从而得到可灵活调整加权系数以满足实际应用中不同需要的波形优化问题。此波形优化问题可表示为线性规划问题,因而可高效求解。仿真实验对3种约束条件对雷达性能的影响进行了详细分析,实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于广义简约梯度算法的履带车辆模型参数修正

利用多体系统动力学软件RecurDyn建立了某型高速履带车辆的多刚体动力学模型。为提高模型的准确度,首先提出履带车辆动力学模型准确度静态和动态评价指标,使模型准确度量化;然后以模型主要参数为设计变量,以评价指标为响应进行归一化参数灵敏度分析,并根据分析结果确定模型修正参数;最后利用广义简约梯度优化算法分静态和动态两种工况对模型参数进行了修正。与实测值的对比结果表明,修正后履带车辆动力学模型的准确度明显提高,证明论文提出参数修正方法的可行性和有效性。该修正方法能够有效地提高履带车辆动力学模型的准确度和仿真结果的可信度,研究成果对履带车辆动力学建模与仿真工作具有重要的参考价值。     

耦合三角函数的灰色GM(1,1,T)模型及其应用

针对小样本序列的周期性波动特征,将三角函数引入灰色预测模型,提出了耦合结构的灰色GM(1,1,T)模型,该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想,探讨了模型参数估计的非线性优化问题,利用Levenberg-Marquardt算法进行求解,并给出了初始点选取的经验方法;通过数值实验验证了模型的适用性和参数估计方法的可行性;最后将该模型应用于河南省获嘉县、禹州市、偃师市的农业干旱预测,结果表明2016-2017年河南省土壤含水量呈现出区域性差异,与实际干旱情势比较吻合.     

FDA-MIMO雷达目标距离、角度及未知互耦参数估计

针对频控阵-多输入多输(frequency diverse array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达阵列间存在未知互耦合情况的参数估计问题, 提出一种基于数据转换的二维多重信号分类方法。首先, 构造了存在未知互耦合影响的接收信号模型。然后，通过子空间分解的方法得到用于参数估计的谱函数, 并且采用数据转换的方法来解决谱函数由于未知耦合矩阵存在而失真的问题。最后，利用得到的目标距离和角度参数的估计值, 通过类似线性约束最小方差重构优化问题, 估计出耦合系数矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性，能准确估计阵列间存在未知互耦合效应时的参数和互耦合系数。     

一种T-S模糊系统建模方法

T-S模糊系统被广泛应用于基于数据的建模应用中。模糊规则作为系统的核心,是影响系统性能的重要因素。在分析常见模糊系统建模方法的基础上,提出一种简单有效的建模方法。该算法基于变结构模糊建模思想,均匀选择模型的初始结构,以绝对误差为建模指标,通过增加模糊规则来提高T-S模糊系统的精度。为降低规则参数辨识的计算量,提高建模速度,将规则参数分为线性和非线性两部分,分别采用不同方法进行辨识。实例证明文中所提出的建模方法规则分布合理,收敛速度快,建模精度高,具有很好的实际应用价值。     

一种改进的多模型噪声辨识方法

在混合系统参数估计问题中，交互式多模型算法是一种比较有效的求解方法。但是当系统机动模式较多时，模型集中的模型数目也随之增加。针对模型集过大导致的参数估计精度下降的现象，提出了一种改进的多模型算法，并将其应用于系统噪声辨识。它利用多扫描量测信息，采用离散优化技术，获得近似于系统的实际噪声水平的最优的子模型集。然后，利用此进行噪声估计作为结果输出。Monte Carlo仿真结果表明了新算法估计精度优于标准IMM算法。     

含时间周期项的离散灰色DGM(1,1,T)模型及其应用

针对系统行为序列的周期性波动特征，将三角函数引入离散灰色预测模型，提出含时间周期项的离散灰色DGM（1，1，T）模型，其还原公式可表示为三角函数和指数函数的耦合形式，从而表明该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想，将DGM（1，1，T）模型的参数估计转化为非线性优化问题，并提出PSO-LM混合算法进行数值求解；通过数值实验对模型的适用范围和参数估计方法的有效性进行验证；最后将该模型应用于河南省安阳市、洛阳市、许昌市和商丘市的农业干旱预测，结果表明2019年四个地市的土壤湿度将呈现出下降态势.