基于遗传算法的光电干扰任务分配模型

 为评估光电干扰目标的威胁度，选取了目标的类型、速度、高度、距离、角度和目标的航路捷径等指标，构建了干扰任务分配模型，应用遗传算法对分配任务模型进行了求解，并通过实例验证方法的可行性。     

祁连山中部不同树龄及不同生长率青海云杉径向生长对气候的响应

为了研究不同年龄及不同初始生长率树木径向生长对气候因子的响应,本研究采集祁连山青海云杉(Picea crassifolia)树木年轮样芯作为样本,计算树木年龄与初始生长率,并根据两者之间的关系,将所有样芯划分为年龄组与生长率组.分别将两组样芯的单根年表与气候因子进行Pearson相关分析.研究显示两组树木均表现出与前一年8月、当年5和6月降水量及前一年8月至当年6月累积降水显著正相关,与前一年和当年6、7月的月平均温度显著负相关.年龄组的树木中,老龄树比幼龄树对于当年6月的月总降水量和前一年8月至当年6月累积降水的响应更加强烈;而生长率组的树木则表现为初始生长快的树木比初始生长慢的树木对前一年6月的月总降水量和前一年8月至当年6月累积降水有更强的响应.不同树龄及不同初始生长率的树木对当年6月平均温度的响应无明显差异.在森林经营管理中应加强对初始生长过快和树龄过大树木的管理和保护.     

珊瑚礁算法的改进研究

珊瑚礁算法易于陷入局部最优且寻优精度低，因此提出一种改进的珊瑚礁算法.此算法借鉴粒子群算法、高斯变异和模拟退火算法的思想改进珊瑚礁算法的内部有性繁殖、无性繁殖和更替机制，提高了算法的寻优精度并可跳出局部最优.在仿真实验中，将改进珊瑚礁算法与基本珊瑚礁算法和粒子群算法等10种算法分别在高维和低维测试函数下进行比较.实验结果表明，改进的珊瑚礁算法不仅较其他算法具有更好的收敛速度和精度，而且在高维测试函数中，仍然可以保持良好的性能.     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题, 构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型, 并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小ℓ₁范数优化模型, 提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法, 实现了系统相位误差和目标参数的精确估计。仿真结果表明, 在信噪比为20 dB的情况下, 该方法能够精确估计系统相位误差, 其估计误差在2°以内。同时，相比于逆合成孔径雷达相位自聚焦算法, 所提算法重构性能和计算效率均得到改善, 目标重构幅度均方差提高了10 dB, 运算时间减少到1/2。     

基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法

为了提升电网复杂故障时的态势感知能力,提出了基于预处理模糊Petri网与改进遗传算法的电网故障诊断方法.首先,基于层次化、动态建模的思想,在建立元件一般故障诊断模型的基础上,引入浮动库所、浮动弧、浮动变迁的概念来合理的体现主保护、断路器以及后备保护之间的逻辑关系,建立了元件复杂故障时的诊断模型;其次,挖掘故障信息源的特性进行预处理,依据故障类型动态建立相应Petri网诊断模型;再次,利用改进的遗传算法对模型中的参数进行了训练、优化;最后,探讨了该Petri网故障诊断模型的容错性、通用性.对算例系统仿真的结果表明:该方法突出了故障诊断过程的层次性、可理解性,提升了诊断模型的透明性、改善了诊断模型的易维护性,在电网复杂故障的情况下诊断结果仍具有较高的准确度,并呈现有较好的容错性.     

货运O2O平台有时间窗同城零担集货匹配优化决策

零担集货业务的供需匹配和路线规划问题是同城货运020平台面临的发展难点.本文站在平台的角度,同时考虑司机和客户的实际需求,引入单位订单处理时间窗的概念,提出操作性较强的零担集货预匹配优化策略,突破传统逐级推送模式的思维局限,充分考虑需求和运力的属性-时间-空间分布;其次综合考虑客户OD点对、订单时间窗、以及司机工作时间窗、起终点、车辆容量限制等因素,在不考虑拒绝订单的条件下,以最小化服务总成本为优化目标,构建单位订单处理时间窗内某区域的半开放式多车场的带取送货和时间窗的车辆路径优化模型.最后针对模型特性采用改进的遗传算法进行求解,并选取卓集送公司某市某区某单位订单处理时间段(高峰期)连续60天的实例数据进行实证分析.研究结果表明,改进遗传算法的求解质量明显高于就近匹配贪婪算法,优化比例平均值为30%,最高达到53%,从而实现司机和客户双方的利益最大化.     

基于Max(N,D)策略的MG1排队系统的稳态指标

考虑一个由N策略和D策略同时控制的MG1排队系统.当顾客的到达个数至少为N个同时等待顾客的服务时间之和大于某非负实数D时,空闲的服务台重新开始服务顾客(称此服务启动策略为Max(N,D)策略).在此策略下,由于闲期到达顾客的服务时间是条件相依的,故队长的随机分解不再成立.通过将顾客分成两类,并借助拉普拉斯变换和概率分析,研究了该排队系统的稳态队长分布、稳态闲期和忙期分布、稳态服务时间积压量分布以及顾客的稳态逗留时间分布.数值算例分析了N、D和Max(N,D)策略对稳态平均队长的影响.在数值上获得了系统稳态费用最小的最优策略临界值,并比较了N、D、Max(N,D)和Min(N,D)策略的优越性.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。