Q-学习算法在CGF系统中的应用

CGF中的战场决策仿真十分复杂,要求CGF实体应能根据知识库做出类似人类的决策行为。目前,CGF系统中的决策模块大多是硬编码的,不能满足军用仿真发展的需求,这就要求CGF系统具有学习和自适应能力。Q-学习方法是一种特殊的增强学习方法,可以通过多次迭代计算正/负效益进行主动学习。本文介绍了Q-学习及其在CGF系统中的应用。这种较新的机器学习方法,在CGF中有着良好的应用前景。     

Alpha稳定分布噪声环境下新的类RLS自适应算法

给出在分数低阶Alpha稳定分布环境中一种新的类RLS自适应算法.由于Alpha稳定分布信号不存在有限的二阶和二阶以上矩,因此用最小p范数准则代替了传统的最小均方准则,并利用矩阵求逆定理提出一种直接递推的类RLS算法,避免了以往类RLS算法中的IRLS迭代计算,从而使算法的计算复杂度大大降低.最后对几种自适应算法进行仿真,并对其收敛特性进行了分析.结果表明,算法的收敛速度明显快于LMP和NLMP算法.     

一种新的进化策略及其全局收敛性

在求解单峰最优化问题算法的基础上,给出了一种新的进化策略.针对连续函数优化问题,利用中心极限定理,在较弱的条件下,首先证明了基于均匀分布的(μ λ)-ES算法依概率收敛,然后给出了采用一般连续性随机变量作为变异算子的(μ λ)-ES算法依概率收敛的证明.数值结果表明:采用基于均匀分布的进化策略求解维数较高的连续函数优化问题能够快速有效地收敛到全局最优解.     

基于自适应退火遗传算法的船舶管路布局优化方法

采用自适应遗传算法来确定标准遗传算法的杂交率和变异率,尤其对变异率的调整,使其不但能根据个体适应值的大小进行自适应修正,而且能随进化状态的改变而改变,从而增强了算法摆脱局部最优解的能力.同时引入模拟退火思想,通过对标准遗传算法接受算子的退火处理,使其在搜索过程中除了接受优化解以外还以Metropolis准则接受恶化解,提高了种群的多样性,有效地增强了全局寻优能力.通过对适应值函数的退火拉伸,调整了进化前后期的适应值差异,从而加速了寻优过程.最终以形成的自适应模拟退火遗传算法进行船舶管路的三维布局优化,仿真实验表明,该算法不但加快了寻优速度,而且与标准遗传算法相比全局收敛率提高了近30%.     

基于深腾1800机群系统的分子动力学并行仿真研究

介绍了分子动力学并行仿真计算的软硬件环境,分析了现有的几种并行算法,确定采用区域分解法作为并行算法,并在此基础上提出了基于区域二次划分的分子动力学并行仿真算法.另外,阐述了原子链、原子近邻表和原子亲属表的概念,提出了基于永久序号的消息传递策略.最后,设计了分子动力学并行仿真程序,并分别在1、2、3、4台结点机上进行了实验,运行结果表明:加速比随着结点数的增加而增加,并行效率虽略有下降但都在87.5%以上,并行效率并没有随着结点数的增加有明显的降低,说明并行程序具有很好的扩展性.     

一种正弦波信号频率幅值的高精度估计方法

为了提高正弦波信号频率和幅值的频域估计精度,提出了窗函数迭代逼近方法.Matlab仿真结果表明,该方法切实可行,估计精度可以提高4~5个数量级,且与频率偏差δ基本无关.     

基于模糊神经网络的车辆避撞预警算法

为实现车辆的智能控制提供理论基础,研究了碰撞预警算法．在分析不同驾驶员的驾驶行为的基础上,确定碰撞预警算法的报警准则,用于指导报警算法做出合理的报警．基于报警准则采用模糊神经网络方法,提出一种多输入、多输出的协作预警算法模型,用于支持碰撞预警系统．利用实测数据对预警算法进行测试,试验结果表明,算法能够对车辆碰撞进行有效的报警,对提高车辆行驶的安全性具有重要意义．     

基于改进边际优化的离散变量优化设计算法

针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法.借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优.实例分析表明,所提算法能够...     

基于L-MBP神经网络的煤自然发火期预测

针对不同矿井、矿井不同工作面预测煤自然发火期的难题,采用具有较好收敛性的L-M（Levernberg-Marquardt）BP算法的神经网络,开发出煤自然发火期预测仿真系统软件。根据煤自燃的内凼和外因影响因素,在东北矿区各自燃采场收集了152个样本训练数据,并应用于该软件训练、预测其结果误差〈10％。在神东矿区进行预测时,预测结果与实际情况吻合较好,为制定预防采场自然发火的技术措施提供了可靠的技术参数。     

碳减排下的汽车零部件循环取货路径优化研究

针对能源消耗严重和环境污染双重压力下的现象,提出对汽车企业零部件循环取货路径的优化建议.将CO2的排放量与满足汽车制造企业的生产需要相结合,根据货运车辆的碳排放需要选择合适的碳排放计算模型,分别建立不考虑碳排放的循环取货路径模型和考虑碳排放的循环取货路径模型,利用遗传算法及基本原理对所建模型进行算法设计,并运用Matl...