多策略集成的改进技能优化算法及应用

针对技能优化算法(Skill Optimization Algorithm,SOA)寻优精度不高、收敛速度慢等缺点,本研究提出一种多策略集成的改进技能优化算法(Multi Strategy integrated Skill Optimization Algorithm,MSSOA)。MSSOA采用佳点集策略初始化种群,提高初始种群在解空间内的分布质量;根据算法特点在全局搜索阶段采用自适应权重,改进个体行进的步长;根据不同个体采用不同的t-分布扰动方式,平衡全局搜索和局部搜寻的关系,增强算法后期局部搜寻能力。通过12个测试函数、2个工程应用问题对其性能进行测试,测试结果表明MSSOA有着理想的寻优精度和收敛速度,能够解决复杂的工程问题。     

Banach空间一阶非线性混合型积微分方程正解的存在性

通过构造一个闭凸集合并利用全连续算子的不动点理论,对Banach空间中混合型一阶非线性奇异脉冲积微分方程进行了研究, 获得了正解的存在性结果。     

创业团队风险决策的参照点机制

考虑到创业团队风险决策过程中存在参照点效应,探讨了创业团队风险决策的参照点机制.基于创业团队风险决策参照点机制的特点,综合运用集对分析理论和博弈理论,建立了创业团队风险决策参照点机制的集对博弈模型,并探讨了集对博弈模型求解的三个条件.同时,就集对博弈模型进行实证研究,结果表明:集对博弈模型能充分利用研究问题所包含的不确定性信息,将辩证认识与定量描述有机结合起来,是研究群决策的一种有效方法.     

引战配合可视化仿真命中点参数精确计算

在传统的引战配合仿真中一般采用简化目标模型通过概率密度积分的方法求命中点参数,计算精度和实时性较差,而且无法计算各命中破片的落速、落角、命中部位等具体参数。推导了一种精确计算命中点参数的算法,可以有效克服传统命中点参数计算方法的不足,能够满足引战配合可视化仿真的需要。本算法已成功应用于多种引战系统的可视化仿真软件中。     

利用极小割计算随机流网络可靠度的一种算法

对随机流网络可靠度的计算问题进行了研究.提出了网络元件(边和结点)容量下确界的概念,在求基于每个极小割集的每个元件的容量向量时,对其满足的约束条件进行了改进,使其可行解集合大大减小.同时给出了两个引理,根据这两个引理,使得求基于极小割集的所有d-上界点变得非常简单,从而得到了一个计算随机流网络最大流量不少于给定需求流量d+1的可靠度的有效算法.最后,通过实例验证了该方法的有效性.     

三角模糊数上的完备度量及其在决策中的应用

借助三参数区间数,利用三角模糊数的截集信息定义了三角模糊数之集上一个新的距离.证明了该距离具有完备性.利用这种距离,针对三角模糊数上的多属性决策问题,给出一种基于理想点的决策方法.对属性权重的"归一化"处理使得这种方法具有简单易行的优点,并且克服了属性权重对决策产生双重化影响的问题.最后以实例说明该方法的有效性.     

制动过程的主动转向干预控制

主动转向(AFS)能够提高车辆的转向跟随性和车辆的稳定性能,同时还能够产生额外的侧向力,抵御制动过程中由于制动力的不对称分配所引起的横摆及侧倾。首先基于主动转向的机构及制动过程建立了转向模型及车辆模型,并在该模型控制的设计中,利用横摆角速度和侧偏角反馈提高车辆的稳定性。同时,为了得到最佳的输出反馈增益矩阵,采用线性[0]二次型调节器(LQR-line quadratic regulator)进行最优控制。通过制动过程中主动转向的干预作用的MATLAB仿真,以及没有转向干预控制的制动过程试验与仿真的对比,表明主动转向无需驾驶员的额外干预,通过电机的主动补偿提高车辆的侧向稳定性,同时还能够影响车辆的纵向动力学过程,缩短制动的有效距离。     

基于自适应初始搜索点预测的目标跟踪算法

为了得到恰当的初始搜索点以使得目标跟踪算法避开背景干扰并缩短搜索距离,提出了一种自适应初始搜索点预测的算法。该算法通过对坐标变换参数的变化率进行Kalman滤波来更好地预测初始搜索点;更重要的是,该算法有效地在线估计Kalman滤波器中的模型噪声功率,而非先验地对它们的取值做出假设,因而能够在没有任何人工干预的情况下动态地根据不同的目标运动状况和搜索精度进行实时调整。大量实景视频流上的实验结果均证实了该算法显著提高了跟踪稳定性,并且大幅降低了计算量。     

X波段瞬态极化雷达射频前端关键技术研究

瞬态极化新体制雷达,通过单脉冲获得瞬时极化散射矩阵来提取目标特征信息,提高了雷达系统在复杂电磁环境中的探测、抗干扰和反隐身等方面能力。基于该雷达工作原理,提出“同时正交双极化”的射频前端设计方案,完成了国内首部瞬态极化雷达试验系统射频前端的研发。采用正交双通道和幅相一致性技术保证了雷达实现瞬态极化的功能,采用滤波技术保证了射频系统的频谱纯度;采用低噪声放大技术有效降低了接收机噪声系数;采用直接频率综合技术提高了射频系统频率稳定度和相参性能;结构集成一体化设计保证了射频收发前端的电磁兼容性能和便携性。射频前端测试结果均优于指标要求,并支持试验系统初步解决了目标极化散射特征提取与识别领域的基础性和共性难题。     

基于遗传模糊系统的兵棋推演关键点推理方法

近年来,基于人工智能技术的自动化作战推演越发受到重视,但是由于有效地采集作战推演数据难度较大,许多依赖数据学习的人工智能技术效果不佳。在结合专家知识和作战推演数据的基础上研究作战推演中的人工智能技术,是一种可行的替代方案。为此,立足兵棋推演设计了关键点推理遗传模糊系统(genetic fuzzy system, GFS)框架,有效整合了对兵棋专家知识的建模和对兵棋复盘数据的学习,从而提高了关键点的推理质量。进一步以安全点为例,构建了安全点推理GFS,在初始化模糊系统规则库的基础上,通过合理设计遗传算法中的参数编码、适应度函数、遗传算子等,实现了安全点推理模糊系统的遗传调优算法。最后,通过实验仿真展示了所提方法的可行性和实用性。