威胁条件下一类空中加油区域配置方法研究

空中加油区域的部署对顺利完成空中加油作战任务具有十分重要的作用.对存在敌威胁时的空中加油任务,提出了一种基于遗传算法的区域配置方法.通过建立空中加油各飞机的油耗模型、限定方案搜索区域,并将不同的代价通过转换而统一在适应度函数中,建立了区域优化模型,并结合问题的特点设计了合适的染色体编码和遗传算子.最后对模型进行了仿真计算与分析.     

基于动态规划遗传算法的防空部署优化模型

随着高新武器的研制和投入使用,战场环境变得越来越复杂,正确有效地进行防空部署成为防空作战的难点问题。从进攻方的角度分析影响要地防空部署的主要因素,提出将动态规划算法用于求解攻击最小危险航线,并将其融入遗传算法的适应度函数,得到一种基于动态规划 遗传算法的防空部署优化模型。该模型可对要地防空部署进行优化,能够得到基于进攻方的最优部署方案。实验结果表明,该模型是有效可行的,为防空作战中指挥人员实施战前部署提供参考和借鉴     

多需求分布下特装器材随舰配置多目标优化研究

针对目前随舰特装器材配置研究仅以单一故障分布为假设,难以满足实际情况的问题,提出了基于多需求分布的特装器材随舰配置多目标优化模型,根据更新理论,分别构建了指数、Weibull、正态分布的保障概率模型,并综合建立了系统保障概率模型。结合费用目标,以特装器材的体积和质量作为约束条件,建立了基于保障概率和配置费用的多目标多约束优化模型。通过引入逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution, TOPSIS)法确定各配置方案的贴近度,作为遗传算法求解的适应度函数,得到了特装器材随舰配置最优方案,分析了目标之间、目标与约束条件之间的关系。算例结果表明,该模型和算法对于解决复杂装备的特装器材优化配置问题具有应用方便、性能良好的优点,为特装器材配置综合决策提供了新的思路。     

基于遗传算法的维修装备功能规划

考虑武器装备在不同场合下故障率不同的实际,研究将武器装备对应的维修装置分配到维修装备以形成维修装备体系的最优化问题,提出了基于主用场合的维修装备功能规划模型,并运用遗传算法进行模型求解研究。首先从维修装备配置种类、故障率差异和维修装置体积三方面分析了维修装备功能规划考虑的问题,建立了以维修装备主用场合故障率和最大为目标的维修装备功能指派模型;进而在证明主用场合故障率和最优值定理的基础上,建立遗传算法适应度函数,求解维修装备种类数量,确定遗传算法初始数值取值范围,并进行了遗传操作选择研究;最后运用Matlab软件进行了40维修装置7场合维修装备规划实例求解,实例证明提出的模型科学合理,求解方法方便高效。     

基于混合遗传算法的FMS优化配置及其工艺路线规划

针对基于CQN模型的FMS优化配置问题提出了一种混合遗传算法,充分利用CQN模型中生产量函数和成本函数的单调性,设计了最大产量-成本梯度算子来引导新一代种群从不可行域进入可行域.同时,在求解相应的工艺路线规划问题的遗传算法中引入了具有启发式规则的余量随机分配算子,可以将超过约束条件的余量随机分配到个体中去,并通过按照一定规则的调整而保证所有个体的可行性.这样,一方面实现了利用遗传算法求解FMS配置的约束优化问题,另一方面加强了遗传算法的局部搜索能力.算例证明该算法的求解质量好于目前该领域常用的隐枚举算法.     

基于博弈论的区域二次配水方案及其改进遗传算法解

结合水权、水市场的基本制度,以及博弈论、遗传算法原理,建立区域二次配水博弈模型,解决完全水权交易方式和行政调节方式下的区域水资源配置问题.阐述基于博弈论的区域二次配水建模思路和方法,在共同竞争模式下促进节余水资源深度利用和区域利益最大化,并根据模型方程特点对遗传算法的编码方案、适应度函数、交叉算子等进行改进,实现面向水权转让优化的模型求解.实验表明:该模型有效的解决供水方与用水方的利益平衡矛盾,并完成区域二次配水中水资源的配置和优化,为管理者决策提供理论参考.     

一种基于最优化的极值分布建模方法

为提高极值分布中样本数据序列分布拟合精度,对改进的综合模型采用遗传算法实现分布参数的寻优。建立了灾难性事件的样本极值分布数学模型。采用非线性回归方法导出样本极值与累积概率之间的映射关系,考虑样本极值的上限和拟合的误差,建立了极值分布的综合模型。采用改进遗传算法,将模拟退火算法应用到遗传算法中,以模型误差为目标函数进行优化,从而确定函数模型中的分布参数,实现了拟合精度的提高。     

基于遗传算法的区域防空部署优化研究

对区域防空战斗部署进行了详细分析 ,建立了兵力优化分配的数学规划模型。为了获得部署问题的全局最优解 ,将遗传算法 (GA)用于区域防空部署优化研究中 ,并对传统遗传算法进行了改进 ,最后给出了模型求解的方法和步骤。经过应用实例的计算 ,该方法能够取得良好的部署效果 ,这表明该方法可为制定防空作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。     

客户／服务器系统配置优化的遗传算法

客户／服务器系统是当今分布环境中计算机应用发展的主流。本文运用马尔科夫链建立起具有多服务器的客户／服务器系统的排队模型，得出了模型的解析结果。在此基础上，提出了系统优化配置的目标函数，并研究了不同应用前提下的优化配置遗传算法。该方法不仅有助于我们深入地理解客户／服务器系统，而且对于分析系统的性能、系统的规划都具有一定的指导意义。     

协同干扰资源优化分配模型及算法

针对伴飞式干扰机编队对抗雷达网的应用背景,以组网雷达融合中心定位精度为目标函数,建立针对组网雷达系统的干扰资源优化分配模型。在此基础上充分利用突防过程的干扰机编队飞行航线信息,提出以“融合中心对航线各点定位精度的加权积分”为目标函数,建立基于突防过程的干扰资源优化分配模型。最后利用遗传算法求解上述模型的最优分配方法,并给出具体的求解步骤。仿真结果表明,该分配模型在干扰资源任务配置问题上具有很好的应用性,对提高干扰机编队的整体干扰效果有一定的可行性。     

城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

复杂物流网络区间规划模型及算法

分析复杂物流网络结构特征,考虑物流网络规划设计的不确定性影响,运用区间规划理念,以区间数度量不确定性变量,构建多商品、多层次、多节点的复杂物流网络设计模型。定义风险系数与最大决策偏差,给出适合物流网络不确定性变量的区间运算准则,实现模型的确定性转化。在两层递阶优化求解策略下,结合区间运算与遗传算法,设计了区间分层优化遗传算法的求解模式。算例测试表明该方法具有较强的实用性,可以作为物流网络规划的决策参考方法。     

物流配送车辆路径优化的模糊规划模型与算法

将实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送车辆路径优化的模糊规划模型。为了求解上述模型，首先将模型进行清晰化处理，使之转化为一类确定性多设施车辆路径模型，然后设计了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法对之进行求解。通过仿真实例计算，并与遗传算法比较，取得了满意的结果。     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

常规导弹联合作战火力运用方法研究

联合火力打击作为一种独立的作战样式,目前还缺乏深层次的定量分析。建立了联合作战火力运用主要环节的数学模型,并立足于最优化的观点,改进了相应算法。采用改进的层次分析法进行目标选择,将数论优化理论引入到瞄准点选优过程中,并提出了一种基于遗传算法的火力最优分配方案。上述算法不仅提高了计算效率,也是进行仿真系统开发的理论基础。最后给出了仿真示例。     

基于蚁群优化的多物流配送中心选址算法

提出了一种解决多物流配送中心选址问题的蚁群算法模型,该模型将物流配送中心选址映射成一个聚类过程,利用蚁群系统中蚂蚁通过信息素寻找最优路径的机制,以物流配送的总成本最低为聚类准则,结合蚂蚁将物体聚堆的行为模式来定义蚂蚁的转移概率、禁忌列表和信息素更新方式,实现基于蚁群优化的物流配送中心选址算法.对多配送中心选址进行了仿真实验,实验结果表明本算法能获得与实际情况相符的配送中心最优解,且适合多种不同的配送中心模型和大规模的配送中心选址,具有较强的灵活性.     

流域水权初始分配系统模型

水权初始分配问题属于系统科学范畴,是一项复杂的系统工程.针对这一特性,依据现状、公平、效率和可持续准则,建立了水权初始分配的系统模型,包括指标体系的系统构建、指标权重的系统确定和分配比例确定的系统方法.结合黄河流域实例验证了该模型的合理可行性.     

基于解析模型的空军战役作战模拟系统研究

采用系统建模与解析的方法研究空军战役作战模拟的方法和模型。以空军对地攻击战役中的武器装备体系作战效能评估为例,首先给出了战役作战过程的层次分解方法,将战役分解到八类基础作战活动。其次,根据战役的层次结构建立了对地攻击战役背景下的空军武器装备体系作战效能指标体系,并用解析法建立各类作战活动相应的模型。最后,简要介绍了基于以上方法和模型的空军战役作战模拟平台。     

边远群岛物流体系的选址-库存-路径优化

针对边远群岛海运物流体系在构建与优化中所面对的选址-库存-路径问题,从边远群岛的地理结构和自然环境出发,分析了这一特殊背景下物流体系的内在运作机理和特点.以物流节点选址、港口布局、仓储规划和航线配置为基本内容,以各岛屿物资供应不问断为前提,构建出物流成本最低的优化模型.根据问题特点,提出一种基于遗传算法和模拟植物生长算法的混合算法.通过对我国南海某群岛海运物流体系实例计算和不同算法的对比,说明所建模型和算法的合理性与有效性.最后,经过灵敏度分析,指出了决策时应更关注运输系统优化的内容.文中提出的模型、算法为边远群岛海运物流体系的构建提供了理论支撑和优化方法,对于我国南海群岛建设决策及物流体系的构建具有重要的理论意义和实用价值.     

多Agent系统任务分配方法综述

任务分配问题是多Agent系统（multi Agent system, MAS）中的重要研究内容之一,即解决如何将合适的任务分配给合适的Agent以实现整体执行效果最优。在分析MAS四种典型控制架构的基础上,比较了集中式与分布式控制架构下任务分配问题的特点,并对目前MAS中的多种集中式和分布式分配方法分别进行综述。最后,从理论和应用研究两方面总结和分析了MAS任务分配问题的未来发展方向。