防空仿真系统中多层次飞行靶标作战规划研究

提出了防空虚拟战场中多层次多智能飞行靶标协同作战的仿真方法,给出了机群的战术和航路规划算法.研究了分层作战计划并制定了战术编队和队形保持方法,根据虚拟战场威胁情况建立飞行路径图,并对路径图进行了多样化处理和约束处理,利用遗传算法针对长机进行航路规划.针对飞行器实施作战任务过程中可能面临的新威胁,设计了实时重规划方法.仿真实例验证了多层靶标规划的可行性和机动性,可作为其他作战仿真系统中空袭方的执行参考.     

基于模拟植物生长算法的易腐物品物流中心选址

配送中心作为物流系统的枢纽,其位置的选取直接影响总消耗成本的高低.本文提出了基于模拟植物生长算法求解易腐物品配送中心选址问题的新方法.通过对系统数学建模,利用改进的模拟植物生长算法来求解最优解.最后通过对实倒进行仿真实验,结果表明本算法不仅可获得配送中心的最优解,算法精度也有提高,明显优于其它方法.     

影响遗传规划基因内区的因素分析

通过众多的试验和分析 ,证实遗传规划的个体中存在基因内区 ,它对进化的收敛既有积极作用也有消极作用 .文中通过对有关遗传操作方法和参数的研究 ,定性地分析了它们对基因内区的影响 ,并指出抑制基因内区消极作用的途径 .     

植物花色模拟研究

提出了植物花色的模拟的新方法。根据花色的特征,结合花瓣几何形状的定义,不同的花色模型采用不同的参数方程构建:重点对花心、花边、花环、花肋的花色模式进行模拟,同时可随机组合这4种的花色模式,形成复杂的花色。该方法方便易行,建模速度快。通过给出的植物花色模拟结果,表明其仿真效果较好。     

有向相似性对协同过滤推荐系统的影响研究

为研究用户的相似性对协同过滤个性化推荐算法的影响,认为用户的有向相似性应该由邻居用户指向目标用户,而非由目标用户指向邻居用户。基于该思想,提出了一类改进的协同过滤算法。通过对Movielens数据集的实验分析,结果发现改变用户相似性的方向可大幅提高推荐结果的准确度和推荐列表的多样性。进一步,强化相似度高的用户的推荐强度可大幅提高推荐效果,算法的准确性可提高17.94%,达到0.086 4,当推荐列表的长度为10时,推荐列表的多样性可达到0.892 9,提高20.9%。该工作表明用户相似性的方向是否合理对推荐算法具有非常大的影响。     

影响植物生长因素的模糊聚类分析研究

通过对影响植物生长因素的模糊聚类分析研究,实现了对主要因素的主从排序,进而形成了对地域、地块的适宜度评价,从而为植物的合理布局与规划提供了可以信赖的数量依据     

基于遗传算法的模糊神经控制及其应用

将遗传算法和模糊神经网络结合起来,提出一类智能控制方案。仿真实验和实际温控表明,这类智能控制器可改善具有时变、非线性及大纯滞后系统的控制品质,其性能优于一般模糊控制。     

稳健二进前向网络的遗传训练方法

稳健二进前向网络是对逻辑知识的隐式表示和显式表示的有机统一,是性能优良的逻辑知识库、推理机和解释器,但目前还没有一种网络训练算法能够训练出稳健二进前向网络,针对这种情况,本文首先对稳健二进前向网络的神经元辅阈值范围进行了改进和有效描述,并在此基础上提出了一种对稳健二进前向网络进行有效训练的遗传训练方法。在这种训练方法中,网络参数采用三值编码方案,并运用相应的变异机制和有效的适应度函数,经这种方法训练出的网络具有结构最优、稳健性能最强和最易实现的特点。文章最后给出了实验的结果。     

面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法

针对传统协同过滤算法存在的不足,本文充分考虑用户对项目相关属性特征的偏好,将用户对项目的评价转化为用户对项目属性偏好的评分分布;在此基础上,对传统的协同过滤算法的相似性度量方法进行改进,并采用修正的用户偏好数学期望预测模型,提出一种面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤推荐算法.实验结果表明,该算法可有效解决传统过滤算法存在的问题,推荐精度显著提高,使推荐服务更好地满足用户的偏好需求.     

遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。