基于模糊随机规划的反TBM目标分配优化模型

针对反导目标分配优化问题中存在的不确定性特征,引入模糊随机规划理论.首先建立了基于模糊随机规划的反战术弹道导弹(tactical ballistic missile,TBM)的目标分配优化模型.在此基础上,构建了一种针对多约束目标分配问题的粒子编码方案,并改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法.最后,设计了模糊随机模拟技术和IDPSO算法相结合的混合智能求解算法.仿真实例表明,混合智能算法全局寻优能力强,优化效率高,满足反TBM目标分配优化对时效性的要求.     

基于技术成熟度的确信可靠性分配方法

可靠性分配是在产品设计阶段完成, 以保证系统指标满足要求的一项重要工程活动。现有基于概率测度的可靠性分配方法分配至单元的指标无法在小样本条件下进行验证。为此, 提出一种以不确定随机系统为对象、以确信可靠度为核心的可靠性分配方法。该方法以技术成熟度为工具, 实现系统的单元的类别的划分和可靠性机会成本函数的构造, 进而提出系统确信可靠度优化分配模型及其求解算法, 实现了最小成本下系统可靠性指标的合理分配。以船舶双燃料供气系统为例, 开展了确信可靠性分配工作, 验证了方法的有效性。     

基于Tent映射的混沌混合粒子群优化算法

为改善基本粒子群优化算法的寻优性能,通过算法混合,在粒子群优化算法中逐步引入优进策略和混沌搜索机制,以加强粒子群的局部寻优效率和全局寻优性能。并将粒子分为两类,分别执行不同的进化机制,实现协同寻优,从而构建为一种新的混沌混合粒子群优化算法。标准测试函数的仿真优化结果表明,该混合算法对较大规模的复杂问题具有较强的求解能力。算法寻优效率高、全局性能好、优化结果稳定,性能明显优于标准粒子群优化算法以及遗传算法等单一的随机搜索方法。     

基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配建模与实现

针对现有动态火力分配模型未考虑不确定因素及复杂约束的问题,引入不确定规划理论,建立了基于模糊机会约束双层规划的动态火力分配模型.首先,以最大化效费比和尽早拦截分别作为模型的上下层目标函数,并考虑复杂战场环境下的模型约束.在此基础上,构建了一种针对双层多约束动态火力分配问题的递阶结构粒子编码方案,并将带审敛因子的离散变邻域粒子群算法及带怀疑因子及斥力因子的粒子群算法有效结合,利用模糊模拟技术,提出一种分层递阶的混合模糊粒子群算法.仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够满足大规模动态火力分配问题对时效性的高要求.     

基于时变PSO-SVM的混沌时间序列连续预报

针对粒子群优化(PSO)算法中适应度函数不可变的问题,提出一种改进时变PSO算法(TVPSO),其适应度函数可变,利用TVPSO对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,避免了人为选择参教的盲目性,提高了预测模型的在线预测能力.建立基于TVPSO-LSSVM的连续预报模型,充分利用LSSVM的结构风险最小化与TVPSO粒子群算法全局、时变的特性,对非线性较强的混沌时间序列进行连续预报.仿真结果表明,该法运算速度快,适用于在线预报.     

基于混合粒子群算法的多平台多武器火力分配研究

分析了火力分配的数学模型及求解算法的研究现状,建立了多平台多武器的火力分配模型,并提出了一种混合粒子群算法的求解方法。混合粒子群算法利用粒子群的个体最优和全局最优粒子,采用了交叉、变异和选择相结合的遗传操作得到粒子的新个体。通过对两个作战想定的多次测试,进一步表明了算法的可行性和有效性,尤其是在规模复杂问题中将更能体现算法的优越性。     

自适应比特功率分配的电力线通信OFDM系统仿真

针对低压电力线通信信道的实际条件,探讨了相应的自适应正交频分(OFDM)系统模型。提出将具有全局优化进化能力的粒子群算法用于多用户自适应OFDM系统的比特、功率分配,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率。采用改进的粒子群算法,增大算法后期粒子位置的改变量,克服算法容易出现早熟收敛问题。在典型电力线信道环境的仿真分析表明,相比于已有算法,该算法在保证系统通信性能的同时,提高了运算速度。     

基于协同平衡的可靠性冗余设计优化算法

可靠性冗余设计优化是航天装备研发工作的重点之一。在系统可靠性平衡优化的基础上提出了协同平衡的新概念，即利用单元协同变化实现复杂系统可靠性冗余设计的进一步优化。所提算法充分考虑冗余单元变化对复杂系统可靠度、费用、体积、质量和功耗等性能参数的影响，可以解决各类可靠性冗余设计优化问题。计算结果表明基于单元协同平衡的可靠性冗余设计优化算法可以有效实现可靠性冗余设计的优化目标，同时具有计算成本低、效率高等优点。     

多UCAV协同目标分配算法研究

针对多无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle, UCAV)协同目标分配问题,提出了一种基于离散粒子群算法的多UCAV协同目标分配方法。根据多UCAV协同目标分配问题的特点,建立了粒子与实际问题间的映射,设计了新的粒子群位置和速度更新公式,并且对标准粒子群算法作了改进。充分利用粒子群优化算法的全局搜索能力,有效地解决多约束条件下多UCAV协同目标分配问题。仿真结果表明,离散粒子群算法能够稳定快速地找到较优分配方案,并且算法简单、灵活。     

基于IDPSO的武器目标分配优化算法

针对武器目标分配(weapon-target allocation,WTA)优化问题的特点,对改进型离散粒子群(improve discrete particle swarm optimization,IDPSO)算法应用于WTA的若干问题进行研究。首先建立了资源受限条件下最大化效费比的WTA优化模型。然后,构建了一种针对多约束WTA问题的粒子编码方案,在此基础上,改进传统粒子群算法的位置和速度更新方式,提出了带怀疑因子和斥力因子的IDPSO算法。仿真实例表明,该算法具有更强的全局寻优能力和更快的收敛速度,能够有效求解大规模WTA问题,适应现代战争中辅助决策对实时性的要求。     

求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法

针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层规划问题的混合变邻域粒子群算法.首先利用Kuhn-Tucker条件,将非线性双层规划转化为一个单层规划问题,然后由粒子群算法得到一个较优的群体,通过审敛因子判断陷入局部最优的粒子,并进一步利用变邻域搜索算法的全局搜索能力对陷入局部最优的粒子进行优化,从而得到全局最优.测试函数的仿真实验对比分析证明了该算法的有效性.     

基于层次粒子群算法的非线性双层规划问题求解策略

在交通与物流网络系统规划中的许多决策问题可以归结为双层规划模型, 这类问题大多属于非凸优化问题. 现有算法要么难以获得全局最优解, 要么在解决大规模问题时存在算法复杂度及计算效率问题. 本文基于 进化博弈及多目标优化非支配排序的思想设计了层次粒子群算法, 通过两个粒子群算法的交互迭代来模拟 决策者之间的博弈寻优过程, 从而获得使各方利益最大化的双层规划问题的最优解. 最后通过测试函数验 证算法的有效性.     

求解Job Shop调度问题的粒子群算法研究

为解决单一粒子群算法求解Job shop调度问题存在的不足,提出一种基于交换序的混合粒子群算法,提高了这类问题的求解质量.在混合粒子群算法中,采用粒子群算法进行大范围全局搜索.根据Job Shop调度问题解的特征,提出基于关键工序的邻域选择方法,并将基于这种方法的禁忌搜索算法作为局部搜索算法,增强了粒子群算法的搜索能力.采用混合粒子群算法对13个难解的benchmark问题进行求解,在较短的时间内,得到的最优解和10次求解的平均值优于并行遗传算法和粒子群算法.由此说明本文所提出的混合粒子群算法是有效的.     

基于IBPSO的编队协同对地攻击目标分配算法

针对编队协同对地攻击目标分配问题特点,对二进制粒子群算法应用于编队协同对地攻击目标分配的若干问题进行研究。首先,通过战斗机毁伤目标收益和攻击目标代价建立了目标分配问题的评估标准。然后,在引入了一系列操作符的基础上,对二进制粒子群算法的速度和位置更新计算公式进行了改进,并利用改进的二进制粒子群算法完成了编队协同对地攻击目标分配。仿真结果表明,改进的二进制粒子群算法比遗传算法具有更强的全局寻优能力、更快的收敛速度。     

近空间多武器平台对地攻击多阶段模型及算法

针对近空间多武器平台对地攻击问题,综合考虑了作战资源、目标毁伤、己方损耗、飞行最短路径等四项关键战技指标,建立了多阶段优化控制模型,给出了相关的推理过程。为避免动态规划及序列规划的计算复杂性,通过设计合适的表达方法,使粒子与可行解对应,给出了改进的粒子群优化算法及算法详细步骤,并分析了改进的粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。最后对多阶段优化问题分别用改进的粒子群算法进行求解,仿真结果验证了模型的合理性和算法的有效性。     

基于粒子群算法的开关系统最优控制问题的数值算法

针对开关系统,给出了数学模型并引出了其最优控制问题,提出开关系统最优控制问题的加权粒子群算法,给出了相关的推理过程及算法步骤。加权粒子群算法不必找出支付泛函关于时间的显式表达,就可以找到其最优解,同样适用于其子系统为非线性的情形。分析了粒子群算法快速全局优化的特点,说明该算法能找到优化问题的全局最优解。以开关动态系统和一般开关线性二次问题的数值算例验证了该方法的有效性。     

整车物流网络规划问题的混合粒子群算法研究

综合考虑整车物流系统中的运输规模经济效应、库存控制策略、设施、服务质量等决策因素,建立了整车物流网络规划集成优化模型.给出了一种流预测算法和粒子群算法相结合的求解方法,用粒子群算法搜索物流网络可行结构,用流预测算法确定其最优运输路径,二者相互协调实现最优解的搜索.在粒子群搜索过程还加入了交叉变异操作来增加种群的多样性,以避免早熟收敛.实例仿真表明混合粒子群算法的运行效率有显著提高,且有更高概率搜索到全局最优.