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61.
SAR成像导引头的弹道设计与优化 总被引:2,自引:0,他引:2
弹载合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)的方位成像能力受飞行弹道和观测视角的影响。为满足SAR成像导引头在限定时间内获得最佳方位分辨率,提出了一种基于遗传算法的弹道优化设计方法。首先建立了弹载SAR条件下导弹飞行的约束,然后以导弹指令加速度为优化变量,构造了与方位分辨率和波束驻留时间相关的目标函数,采用遗传算法进行寻优,设计得到了弹载SAR平台的优化弹道。仿真实验证明了该方法的有效性。 相似文献
62.
多源多宿组播网络线性网络编码的优化构造 总被引:1,自引:0,他引:1
针对多个源点需要同时组播数据至所有宿点的多源多宿组播网络,给出了采用线性网络编码实现数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法。通过添加一个虚拟源点以及该虚拟源点至所有源点的虚拟链路,形成了一个含有约束条件的单源组播问题,借助于这个单源组播问题,建立了求各源点组播率的数学模型,该模型是一个组合优化问题--背包问题,并给出了基于遗传算法的实施方法。然后运用实现单源组播连接的线性网络编码构造技术确定各信道的编码矢量。理论分析和仿真测试结果表明,本文提出的方法是可行的。 相似文献
63.
基于灰关联度的多目标规划新求解算法 总被引:2,自引:1,他引:2
针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。 相似文献
64.
为了研究模糊需求下回收物流的库存问题,对退回物品采用批量修复处理的方式,在不考虑提前期的情况下,假设销售商允许消费者退货,且退货服从Poisson分布,建立了一个包括单位购买成本、维修成本、库存成本和缺货成本的回收物流最优库存策略模型.引入模糊模拟和遗传算法相结合的混合智能算法,对不确定需求的回收物流单周期库存模型求解,以找到模糊情况下总成本的估计,从而推导出与之相对应的最优定购量.最后,应用一个实例对结果进行讨论,表明该算法有一定的有效性. 相似文献
65.
提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。 相似文献
66.
67.
68.
针对车间作业的加工受到机床、操作工人等双资源制约条件下出现多种扰动的JSP调度问题,提出了基于受控Petri网和GASA对不同扰动进行分类处理的新方法。首先通过构建带有控制器的Petri网模型使系统的运行满足期望的目标,然后基于该模型把遗传算法和模拟退火算法相结合,以最小化最大完工时间为目标,基于机床故障修复时间、工人离岗时间及取消订单包含任务的多少进行分类调度,然后根据扰动恢复后剩余任务的多少决定是否进行再次调度,避免大范围调整造成的生产不稳定状态,最大限度的维持车间的生产能力。最后通过实例验证了算法的有效性和可行性。 相似文献
69.
求解同时取货和送货车辆路径问题的改进遗传算法 总被引:8,自引:0,他引:8
同时取货和送货车辆路径问题(VRP_SPD)是经典车辆路径问题(VRP)的一个扩展,在VRP_SPD中,顾客可能要求同时取货和送货服务。本文针对这类问题,提出一种以集成方式处理取货和送货操作的改进遗传算法,通过采用一种改进的边重组交叉算子,保证了算法在遗传进化中保留父代路径上边之间邻接关系的映射信息,从而改进了算法性能;并通过在遗传进化控制参数中应用自适应策略,提高了算法的稳健性。仿真分析表明,本文算法比现有算法能取得更好的优化结果,且具有很好的稳定性。 相似文献
70.
自适应小生境克隆选择算法及其仿真研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为了对多模态函数寻优,基于免疫克隆选择算法原理,提出了自适应小生境克隆选择算法(ANCSA).小生境决定位段会随着优化对象的维数及可行域的变化而自动调节,从而形成不同的小生境,每个小生境都具有免疫记忆功能.通过对四个典型的多模态函数仿真,并和相关算法进行比较分析,结果表明ANCSA在解决多模态函数优化问题时具有较强的自适应性和收敛性. 相似文献