基于遗传算法的目标优化分配模型

结合我国防空武器的现状,根据现代防空混合配置的特点,提出了基于遗传算法的目标优化分配模型,有效地解决了目标优化分配这一复杂而困难的问题,从而提高了地空导弹武器系统的防空作战效能。     

基于改进局部搜索遗传算法的目标分配决策

为满足舰载武器目标分配需求,对传统的局部搜索遗传算法进行了改进,并用其求解目标分配问题的最优解。构造了适合于目标分配问题的染色体;设计了搜索性能较好且能够保留优秀基因的交叉操作方法;将局部搜索机制引入标准遗传算法,提高了目标分配算法的收敛速度;把模拟退火算法引入局部搜索问题,在一定程度上避免了局部最优问题;将贪婪算法应用于局部搜索提高了最优分配方案的搜索效率。仿真计算表明,改进局部搜索遗传算法的目标分配性能优于已有算法。     

基于遗传算法的一类武器目标分配方法研究

针对联合作战的武器目标分配问题,建立了资源受限条件下的多组武器目标分配数学模型,并研究了用遗传算法求解模型的方法.该遗传算法通过设计一种满足约束条件的染色体编码格式,把求解问题转化为无约束的组合优化表现形式,从而可以利用单点随机定位算术交叉和变异运算以及精华选择策略来求解.仿真计算结果表明了模型和所提算法的有效性.     

基于遗传算法的兵力分配模型

结合现代防空作战部署的特点,对防空作战运筹中兵力分配问题进行探讨,建立兵力分配问题的数学模型,对遗传算法做了改进,并给出模型求解的方法和步骤,实例表明该方法可为决策者做出科学、有效地决策提供有力的支持。     

新型遗传算法在防空指挥系统目标分配中的应用

鉴于防空作战指挥系统目标分配问题的一般数学模型及分配原则,提出一种融合了小生境技术和跨世代精英选择策略的新型遗传算法。给出了应用新型遗传算法实现目标分配优化问题的具体实现描述。实验结果表明,该算法收敛速率快,寻优能力强,为指挥员提供了实时有效若干可行的分配方案。     

基于实数编码遗传算法的空车流量分配优化方法研究

针对铁路空车流量分配优化问题求解的复杂性,提出了采用实数编码遗传算法(Real-codedGenetic Algorithm,简称:RGA)求解的智能优化方法.对空车流量分配优化问题的RGA算法的基本结构、个体与适应度函数的构造、遗传算子的设计和算法的基本特点等进行了深入研究,并结合铁路空车流量分配问题的实例分析验证了算法的有效性.     

基于多目标遗传算法的高层建筑概念设计优化

在高层建筑方案概念设计阶段,同时考虑了建筑、结构、设备等多种因素,并运用多目标遗传算法及MATLAB编程,对高层建筑概念设计进行优化.算法中的随机变权重因子可以更好地体现不同决策的侧重倾向,从而更好地符合实际需要.以高层办公建筑为例,提出了具体的方法和实施步骤,所得结果可为工程设计人员提供有益的借鉴.     

区域反导目标分配模型优化分析

区域反导目标分配是多资源约束,按照一定分配准则循环分配的过程.分析了区域反导目标分配流程与准则,构建综合拦截概率和作战效费比的目标分配模型,并给出了该目标分配模型转化为基本0-1规划问题的方法;针对该多约束目标分配优化模型对高寻优、强实时求解算法的需求,结合生物免疫过程,引入改进的克隆选择算子、云自适应变异算子、抗体重组算子、精英抗体保存算子,提出快速收敛的克隆选择算法.仿真结果表明该算法尤其解决大规模区域反导目标分配问题时不失为较为理想的优化算法.     

基于模糊优选的多目标优化遗传算法

综述了多目标优化的传统方法,介绍了多目标优化的遗传算法解决策略,建立了基于模糊优选技术的多目标优化遗传算法模型．对用模糊优选理论解决多目标优化问题的有效性进行了证明．通过算例证明了理论体系的正确性和工程应用的实用性．     

目标分配的数学模型

本文建立了目标分配的数学模型,为防空指挥控制系统解决了一个重要的问题.     

最优火力分配方案的一种空间表述方法

以向量空间观念来审视作战问题,通过对目标的突防概率的认识,创造性地定义了火力分配矢量及其范数,建立了相应的赋范空间.首次建立了最优火力分配问题在赋范空间中的描述模型,并在理论上证明了解的存在性,从而把防空作战中的火力分配问题转化为赋范空间中的最小范数问题,为研究战争中的火力分配问题奠定了理论基础.     

基于最少换乘的公交系统网络配流模型及算法

公交网络配流有平衡配流模型和非平衡配流模型,两者各有适用范围。根据乘客选择乘车路径的心理特征,分析了最少换乘下的路径选择和阻抗计算,然后根据Logit模型提出了公交网络配流的非平衡模型和算法。最后给出具体算例得到了每一路公交车的OD矩阵,计算速度较快,可适用于大型网络。     

基于目标运动模型的跟踪方法

针对常用的机动目标模型不能准确描述目标实际运动规律及常用跟踪算法只拟合目标的形心而不是目标轮廓轨迹的问题,提出一种基于目标运动模型的跟踪算法。该算法提取已检测出目标轮廓上的角点作为样本点,采用神经网络来构建目标运动模型,将用此模型预测出的目标轮廓上的点作为主动轮廓线的初始控制点来检测出目标真实轮廓,并反馈回神经网络的输入端来修正模型误差。实验结果表明该跟踪算法能很好地将前续目标检测结果继承到后续的目标检测过程中,对于目标跟踪中的遮挡问题也能很好地解决。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

基于多维分配的多基地声纳目标数据关联

建立了多基地多目标航迹关联的多维分配模型,利用基于辅助量最小二乘方法对目标状态进行位置估计,建立多基地被动目标关联多维分配模型,将位置估计模型的结果结合到求解多维分配问题的拉格朗日松弛算法求解中,提高了多维分配的关联准确率.在不同声纳精度下对多目标关联问题进行了比较,给出算法时间和关联准确率.     

基于多散射中心模型的雷达目标识别方法

针对宽带毫米波雷达目标识别要求 ,提出了一种基于目标光学区多散射中心模型进行目标匹配识别的新方法。该方法首先基于多散射中心理论建立待识别目标的模型、利用遗传算法的全局优化能力进行目标识别。与常规的全姿态角匹配识别方法比较 ,具有需要的存储量、计算量较少的特点。仿真试验验证了该算法的有效性。     

一种基于GA的新型生物地理学优化算法研究

为了使生物地理学优化算法的优化能力得到进一步提高,提出了一种基于遗传算法的新型生物地理学优化算法。在迁移操作之前增加了选择操作,采用了“轮盘赌”的方法选择出迁移个体,以使适应度较高的个体可以优先得到迁移,并且变异操作结合了遗传高斯变异操作方法,从而更好地提升了算法的优化性能;在此基础上,从理论上详细推导了该方法的收敛性条件。使用了5种测试函数进行实验,结果证明了改进后的算法在优化结果和收敛速度方面要更优。     

基于合同机制的协同作战分布式目标分配研究

为了解决多平台协同作战中的目标分配问题,提出了一种基于合同机制的分布式分配算法.首先建立了基于Agent的分布式分配的描述模型,然后引入了拍卖合同的初始分配和交换合同的协作分配对目标进行分配,最后给出了系统分配的工作流程.仿真结果表明,无论在正常情况下,还是出现新目标或平台损失的情况下,算法都可以对多平台上的武器系统高效地进行分布式分配.     

A Robust Model Following Control for Plant withUncertain Parameters Based on Genetic Algorithm

1IntroductionModelfollowingcontrolsystemaredesignedtomaketheoutputsoftheplanthavingdesiredperformance.Thegeneralstepsofcontrolsystemdesignare:thefirstistomodeltheplants,andthencontrolschemesaredesignedbasedonthereferencemodel.However,forarealcontrolledplantthereedestsomedifficultiestodevelopanexactmodelsuchasobtainingtheaccuratesystemparameters.Someparametersaretime-varyingandfunctionsofthesystemstates.Whenwedesignacontrolsystem,theseuncertaintieshavetobeconsidered.Therearemanyresearchreports…