对多波次目标直接分配到弹的反导火力规划方法

火力规划是反导力量作战运用的重中之重,对多波次目标的反导火力安排与分配是一个复杂的不确定多约束优化问题。在对反导火力规划问题分析的基础上,给出了弹 目分配时机、模型思路和假设。分拦截任务分配和弹-目分配两步建立了反导火力规划模型,拦截任务分配中,通过时间段分解将同时需要求解的多个问题转换为多个子时间段的一个问题;弹-目分配中,基于航路捷径、目标落点的不同,拦截弹拦截有利度计算是关键环节。模型突破以往研究目标不考虑时间约束的局限,建立起弹-目-时间对应分配关系,提供一种新的、动态的反导火力规划方法,仿真实例体现了模型较好的工程应用前景。     

基于分解进化多目标优化算法的火力分配问题

战前制定合理的火力分配方案,可以优化资源配置,用最小的代价获取最大的战场收益。综合考虑攻击、资源和毁伤概率等约束条件,建立了火力分配多目标优化数学模型。提出了一种求解火力分配模型的分解进化多目标优化算法,并设计了不可行解修复方法。仿真实验得出两个结论,一是不可行解修复方法可以显著提高算法的收敛性;二是在解决火力分配优化问题上,所提算法具有较好的收敛性和分散性,采用合适的分解方法可以有效提高算法的性能。     

实施饱和攻击的反舰导弹武器目标分配

反舰导弹实际战术使用中,为提高突防概率,主要是采取饱和攻击的作战模式。首先通过对多弹多平台协同作战的要素分析,建立了多指标混合最优化目标分配模型。将火力分配目标决策与航路规划决策过程相结合,提出一种多发射平台、多约束下对目标实施饱和攻击的分配实施方法。仿真结果表明,所建立的模型计算快速,特别适合战场环境下目标分配问题的实时求解,可为部队发射平台配置和火力分配提供依据与参考。     

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GA的编队水下多目标防御火力分配研究

结合舰艇编队对鱼雷防御作战的特点,建立了舰艇编队水下多目标防御火力优化分配模型.为了获得全局最优解,将遗传算法(GA)用于水下多目标防御火力分配优化研究中,给出了基于遗传算法的模型求解方法和步骤.经过实例分析与计算机MATLAB仿真实现,得出编队抗击水下多目标的最优策略,取得了良好的目标分配效果,可为舰艇编队对水下多目标防御作战指挥自动化决策提供科学的参考.     

基于多评价函数法的可重构性指标分配

针对多目标优化的可重构性指标分配问题,给出了一重和二重可重构性指标的计算方法。结合多目标优化特点和可重构性指标的定义建立了可重构性指标分配的多目标优化模型。在此基础上提出了一种多评价函数法,用于系统可重构性指标分配,该方法对相互冲突的多个目标建立不同的评价函数,通过在可行解内协调得到最优化结果,最后将其应用于串联系统进行仿真,并与线性加权和法的结果作比较,结果显示基于多评价函数的可重构性指标分配方法更具有效性。     

火力分配多目标规划模型的改进MOPSO算法

提出一种改进的多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization, MOPSO)算法,通过化解约束条件、修改速度和位置更新等使该算法适于求解火力分配多目标规划模型。最终求解的非劣解集构成Pareto前沿,体现增加火力单元数量对射击效能的影响,决策者可按照意图从中选取最终解。不考虑多目标规划模型中的属性目标,对敌毁伤概率随迭代步数演变与单目标函数相比,收敛性能相同,最大值相近,验证了所提算法的有效性。     

面向任务的多传感器资源预分配建模与求解

多传感器管理是对一组传感器或测量设备进行自动或半自动控制的一种处理过程,它实现了整体性能的优化和资源的有效利用。首先提出了面向任务的多传感器资源预先分配问题。为了解决这一问题,考虑目标优先级函数与传感器对目标的效能函数,建立了多传感器资源预分配数学模型,将目标检测、目标跟踪与目标识别三种任务下的预分配统一到一个框架下;然后利用改进匈牙利算法结合三种任务下的目标函数进行了求解。最后通过仿真验证了模型的可行性与求解方法的快速准确性。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于改进NSGA-Ⅲ的多SGSW火力分配优化

在高维多目标优化中,基于参考点非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅲ, NSGA-Ⅲ)相比于其他多目标进化算法,具备较强的多样性保持能力,但收敛能力存在一定不足。因此引入遗传K均值(genetic K-means, GKM)聚类算法以提高NSGA-Ⅲ的收敛能力,提出基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的多天基对地打击武器(space-to-ground strike weapon, SGSW)火力分配优化方法。首先,建立以转移时间最短、落地点速度最大和落地点侵彻角最大为优化目标的SGSW转移轨道优化模型,为后续优化目标的计算打下基础;其次,建立基于NSGA-Ⅲ-GKM算法的火力分配优化模型;最后,仿真结果表明, NSGA-Ⅲ-GKM算法相比于其他代表性多目标进化算法具备较好的多样性保持能力和收敛能力,总体性能较好,该方法能够更有效地解决多SGSW火力分配优化问题。     

基于神经网络的非线性离散动态系统DISOPE算法

提出了基于神经网络的非线性离散动态系统优化与参数估计集成算法。先用动态神经网络辩识系统得出一个近似模型,在存在模型实际差异的情况下,从神经网络模型出发通过迭代运算得到实际非线性离散动态系统的真实最优解,系统优化采用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ 神经网络算法,求解速度快。仿真结果表明了算法的有效性和实用性。     

快速模拟退火算法用于MESFET大信号建模

对快速模拟退火算法的关键参数进行确定，将该算法应用于微波半导体大信号建模，解决了多变量非线性优化难题，实验结果表明该方法是有效的。从而为解决ＭＥＳＦＥＴ（ＭｅｔａｌＳｅｍ ｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ Ｆｉｅｌｄ ＥｆｆｅｃｔＴｒａｎｓｉｓｔｏｒ）大信号建模问题提供了一种新思路。     

多传感器ATR系统中传感器的选配

多传感器数据融合引入 ATR系统首先面临的是传感器的选配问题。从系统中可选传感器的分析出发 ,阐述了传感器选配中应考虑的几个基本因素 ,部分解决了目前传感器选配中的盲目性和随意性问题 ,指出 ,多传感器 ATR系统中传感器选配方法的发展趋势是引入系统工程理论和优化设计方法。     

不完全维修条件下的视情维修优化模型

针对实际工作中系统无法通过维修手段恢复如新的情况,利用离散状态的马尔可夫过程,将一类基本的不完全维修模型与视情维修理论相结合,建立了劣化系统在不完全维修条件下的视情维修模型。根据马氏过程平稳状态下的统计平衡原理,提出了求解系统稳态可用度的一类解析算法,并在此基础上,以系统稳态可用度最大为优化目标,确立了不完全维修条件下劣化系统的最佳检测间隔时间和视情维修阀值。最后,通过具体算例验证了了模型与算法的可行性。     

优化建设项目费用支付的纳什均衡模型及其遗传算法求解

建立业主与承包商间就建设项目费用支付问题的完全信息动态博弈模型，以使业主与承包商的建设项目费用支付(或获得)现金流的净现值对最理想值的偏差最小为优化目标，讨论纳什均衡解，并运用遗传算法求得建设项目费用支付的均衡优化方案。应用本文给出的模型及求解方法，既可以较好地解决业主对建设项目费用支付的控制问题，也能够合理地兼顾到承包商的利益，是一种双赢解决方案。     

粒子动力学演化算法及其在求解SOP上的应用

根据粒子输运理论中粒子相空间能量最小原理和熵增法则提出一类粒子动力学演化算法，并在数据实验中用该算法求解了一些传统演化算法难于求解的单目标优化问题(SOP)，比如求解凸函数和多峰函数等最小优化问题。由于这种新的动力学演化算法能使几乎所有的个体参加杂交和变异，因此，与传统的演化算法相比，该方法不仅能较快速地求解线性和非线性优化问题，而且还能容易地求出达到最优解的多个坐标点。     

频率编码脉冲信号的模糊函数与编码优化

推导了频率编码脉冲信号的模糊函数数学表达式,讨论了该信号的距离、速度分辨性能,提出了优化频率编码准则,并以码长Ｎ＝ １６为例给出了优化频率编码方案,最后讨论了优化频率编码脉冲信号距离速度联合分辨性能。     

快速平衡技术

存储管理是工业工程的一个重要研究领域。在国际上首先对单机器生产系统循环投放的特性进行研究，给出快速进入最优轨线的方法和步骤，以及储存空间任意一点快速进入最优轨线时间的计算公式。     

一种基于子空间匹配投影的暂态信号检测方法

利用短时傅立叶变换和子波变换的性质,针对两种实际的信号模型,提出了一类基于线性时频子空间匹配投影算法的暂态信号检测方法,推导了它的两种实现形式,并给出了计算机仿真结果。该方法充分利用了信号的先验信息并建立了匹配的信号模型,表现了较好的性能     

遗传算法全局收敛性的齐次有限马尔柯夫链分析

论证了遗传算法（Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ,ＧＡ）过程是一个齐次有限马尔柯夫链,通过巧妙地构造ＧＡ 的马尔柯夫链的状态空间,并对其转移概率矩阵进行极限分析,得到的简单遗传算法（Ｓｉｍ ｐｌｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ,ＳＧＡ）不是全局收敛的,最优保存简单遗传算法（Ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ Ｏｐｔｉｍ ｕｍ Ｓｉｍ ｐｌｅ Ｇｅｎｅｔｉｃ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ,ＭＯＳＧＡ）是全局收敛的结论。