基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配方法

针对多部干扰机协同干扰多部雷达的干扰资源分配问题,提出一种基于遗传-蚁群融合算法的干扰资源分配算法。首先采用综合集成赋权法结合逼近理想解排序法(technique for order preference by similarity to an ideal solution, TOPSIS)对目标雷达进行威胁评估,然后建立干扰资源多约束优化分配模型,最后采用遗传-蚁群融合算法对模型进行求解。融合算法利用遗传算法快速寻找出若干组优化解,将这些优化解用于调整蚁群算法中初始信息素的分布,利用蚁群算法对问题进一步优化,从而找到最优解,提升了算法的求解精度和求解时间。仿真结果表明,融合算法的性能在收敛速度和寻优准确性等方面相较于其他算法都有了较大提升。     

解旅行商问题的混沌蚁群算法

利用混沌运动的遍历性、随机性和规律性等特点,提出了一种求解旅行商问题的混沌蚁群(CACO)算法.该算法的思想是采用混沌初始化进行改善个体质量和利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部极值.与模拟退火算法、标准遗传算法进行比较,仿真结果表明该方法是一种简单有效的算法.     

干扰管理模型及其算法的研究进展

概述了干扰管理(Disruption Management)理念的形成及其发展过程;综述分析了干扰管理的图模型和数学模型的研究进展;评述了干扰管理模型的求解算法.最后探讨了干扰问题进一步的研究方向.     

基于信息素递减的蚁群算法

通过对蚂蚁巡游路径的分析,发现经典蚁群算法在解决旅行商问题(TravelingSalesmanProblem,TSP)时的缺陷,在此基础上给出了新的信息素更新公式,提出了基于信息素递减的蚁群算法。新算法避免了蚂蚁在寻找最优解的过程中,由于禁忌表元素的逐渐增加而限制蚂蚁巡游路径选择的缺点,减少了巡游后期信息素对于后继蚂蚁的影响,提高了后继蚂蚁的巡游质量。通过具体的算例分析,表明此算法比传统的蚁群优化算法(AntColonyOptimization,ACO)算法有更快的收敛速度和非常好的稳定性。     

基于蚁群算法的两地之间的最佳路径选择

应用蚁群算法于公路交通系统，引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响，提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式，比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度，可从两地的诸多“合理路径”中，优选出最佳路径，实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。     

基于Logistic混沌映射移频的SAR转发干扰方法

提出了一种距离向混沌序列移频,方位向余弦调相的SAR欺骗干扰方法。分析了距离向固定移频干扰、随机移频干扰结合方位向调相干扰的特点。为了克服这两种干扰方法的不足,采用基于混沌序列的距离向移频结合方位余弦调相干扰方法,既可以大大增加被干扰方对干扰机位置的侦测难度,又可获得部分的压缩增益,在二维方向上形成占据一定宽度的面域干扰,适用于对分布目标的压制。与传统固定移频,随机移频结合方位向调相干扰结果进行仿真对比,验证了所提方法的优越性。     

仿真语言YFSIM的自动排序算法

本文介绍了一种在ＹＨ－Ｆ２仿真计算机仿真语言ＹＦＳＩＭ中实现的自动排序算法。其思想是根据仿真语言的规范定义产生式，再根据编译原理和自动机理论，建立排序程序所必需的数据结构，并加以实现。此方法在ＹＦＳＩＭ仿真语言编译器中的运用取得了明显的效果。本文重点讨论了如何建立语句的输入输出关系及相关的数据结构。     

基于混沌扰动机制粒子群算法的战场频率分配方法

为在战场电磁环境下进行科学分配频率,减少各部队用频设备之间的相互干扰,提出一种基于混沌扰动机制粒子群算法的频学分配方法,将战场频率分配转化为带约束条件的最优频谱资源查找求解问题,建立以于扰代价最低为目标的频率分配模型,通过改进的粒子群算法进行频学分配.该算法引入混沌扰动机制,提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免算法陷...     

船舶自动舵和自动避碰算法仿真测试平台的研究

采用MatLab的Simulink工具箱和实船实验测试船舶自动舵和自动避碰算法，存在风险大、调试周期长、费用高的缺点。基于全任务船舶操纵模拟器，研究可用于测试船舶自动舵算法和自动避碰算法的仿真测试平台。详细介绍了该测试平台的体系结构、系统功能、接口设计，并以船舶航迹保持算法为例仿真测试了该算法对一艘商船的控制效果。该平台已成功应用于船舶自动舵和自动避碰算法的测试。     

基于K-means算法的改进蚁群聚类算法及其应用

基于化学识别的蚁群聚类算法无需给定聚类数目就能自动实现数据集的聚集,但大量采用随机策略使得蚂蚁达到平衡的运行时间长,效率不高。为此提出了一种用K-means算法做初次聚类、蚁群聚类算法再次聚类的新算法,结果表明该算法具有较高的正确率。最后将该算法应用于系统应用协同中,得到了较好的分析结果。     

基于改进蚁群算法的柔性作业车间调度问题的求解方法

针对经典作业车间调度问题的局限性,结合实际生产情况,给出了具有路径柔性的作业车间调度模型,提出了机器选择规则,给出了改进蚁群算法的具体实现过程.当所有蚂蚁爬行完毕后,针对算法是否陷入局部收敛分别对各路径上的信息素进行调整,这样有助于快速的得到全局最优解.最后通过实例仿真验证了算法的有效性.     

Gear Fault Recognition and Diagnosis Based on Ant Colony Optimization Algorithm

introduce a new kind of swarm intelligence algorithm, the Ant Colony Optimization （ACO） algorithm. Propose a clustering analysis model based on ACO, apply the model to recognition and diagnosis of operation state for gearbox. Testing four kinds of gears and clustering some characteristic parameters of the gear vibration signal, the conclusion shows that this method can recognize running state with accuracy and all speed. It is a new method for fault recognition and diagnosis.     

基于蚁群算法的并行测试任务调度

并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题.提出了一种用于解决并行测试任务调度问题的改进蚁群算法,通过该算法可以获得测试时间最短的任务调度序列.给出了并行测试任务调度问题的数学模型,设计了启发式函数和状态转移概率的计算公式.采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟.给出了应用实例,实际应用表明该算法是有效的,能很好地解决此类多维动态组合优化问题.     

基于蚁群算法的随机Petri网最优路径序列寻找

根据蚁群算法对SPN进行了一定的扩展,为SPN网络中的变迁增加了过滤和保留信息功能,为库所增加了过滤信息的功能,得出了一种带有记忆性的连续时间随机Petri网(MESPN).当MESPN运行时,利用充足量的托肯在网络中行走并且在行走过程中留下信息素来调整托肯路径的选择,使大量蚂蚁的行走路线不断逼近SPN网中时间延迟更短的变迁序列,最终在最短变迁序列上形成清晰的蚁路,从而在一定程度上解决了复杂SPN网的最优路径寻找问题.该算法充分考虑了每个变迁真正实施时间的概率特性,可以计算任意网型的变迁延迟时间概率分布.仿真结果表明,托肯可以有效地在最短延时路径上形成蚁路并且能够求得从初始库所到网络中任意库所的最短路径.     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择

伙伴选择是在组建敏捷供应链过程中的关键问题。引入蚁群优化来解决这一问题,提出了一种基于蚁群算法的敏捷供应链伙伴选择优化算法。在求解过程中蚂蚁倾向于选择曾经合作过并且合作效果比较好的企业作为伙伴并组成供应链,体现了熟人机制;“自适应扰动机制”可以避免算法的早熟。最后以一个典型算例说明了该算法的有效性。     

Solving Job-shop Scheduling Problem with an Ant Colony Optimization Algorithm Based on Mutation and Dynamic Pheromone Updating

The validity of the ant colony algorithm has been demonstrated as a powerful tool solving the optimization. An ant colony optimization algorithm based on mutation and dynamic pheromone updating in this paper was applied to settle job shop scheduling problem. Result of computer simulation shows that this method is effective.     

基于蚁群算法的水下潜器全局路径规划技术研究

全局路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。文章使用蚁群算法对水下潜器三维空间全局路径规划问题进行了研究,讨论了三维空间的抽象环境建模方法,依据安全性、经济性和路径最短原则设计了算法适应值评价函数,综合利用迭代最优和全局最优信息设计了信息素更新规则,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。