基于遗传模拟退火算法的空战编队优化研究

发展了一种用遗传算法优化大规模空战编队战术的方法，并用模拟退火算法对其进行了改进，使得收敛性能大大提高。该方法是借鉴层级编队思想，对多机编队实行层级编码，在一定的空战模型的基础上，用遗传算法优化大规模空战编队战术，最终得到一个对给定编队作战的最优编队，并用两个16机编队作战的算例验证了该方法的有效性。     

动态联盟中合作伙伴选择问题的研究

分析了影响动态联盟伙伴选择的主要因素及目标的权重分配，采用层次分析法中的一致性矩、模糊隶属函数与遗传算法结合来解决动态联盟中伙伴选择问题，并进行了实例仿真，表明了算法的可行性和有效性.此算法基于AHP算法和遗传算法，有利于复杂因素的评价和模型的求，它符合企业管理者的主观意愿和企业的客观情况，是一个较为实用的定量化决策方法.     

深度确定性策略梯度和预测相结合的无人机空战决策研究

针对无人机自主空战机动决策过程中遇到的敌方不确定性操纵问题，提出了一种目标机动指令预测和深度确定性策略梯度算法相结合的无人机空战自主机动决策方法。对空战双方的态势数据进行有效的融合和处理，搭建无人机六自由度模型和机动动作库，在空战中目标通过深度Q网络算法生成相应机动动作库指令，同时我方无人机通过概率神经网络给出目标机动的预测结果。提出了一种同时考虑了两机态势信息和敌机预测结果的深度确定性策略梯度强化学习方法，使得无人机能够根据当前空战态势选择合适的机动决策。仿真结果表明，该算法可以有效利用空战态势信息和目标机动预测信息，在保证收敛性的前提下提高无人机自主空战决策强化学习算法的有效性。     

融合有效方差置信上界的Q学习智能干扰决策算法

为进一步提升基于值函数强化学习的智能干扰决策算法的收敛速度,增强战场决策的有效性,设计了一种融合有效方差置信上界思想的改进Q学习智能通信干扰决策算法.该算法在Q学习算法的框架基础上,利用有效干扰动作的价值方差设置置信区间,从干扰动作空间中剔除置信度较低的干扰动作,减少干扰方在未知环境中不必要的探索成本,加快其在干扰动作...     

基于改进遗传算法的无人飞行器三维路径规划

文章针对现有无人飞行器低空突防三维路径规划方法工程实现困难等问题,提出了一种基于改进遗传算法的三维路径规划方法。该方法对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人飞行器机动性能的安全飞行曲面,结合威胁的量化模型,采用改进遗传算法在安全飞行曲面上规划出三维飞行路径。将实际工程中的部分约束条件应用到改进遗传算法的设计中,提高了算法搜索效率,且算法结构简单,易于工程实现。仿真结果表明,算法执行效率高,能满足无人飞行器低空突防路径规划的工程性需要。     

粗糙集与遗传算法的虚拟企业伙伴选择

针对虚拟企业伙伴选择过程中传统的属性权重设计方法过多依赖于主观经验的缺点,虚拟企业伙伴选择过程中决策因素多、信息量大、候选投标伙伴数量多等问题,提出一个基于粗糙集和自适应遗传算法的虚拟企业伙伴选择算法.利用粗糙集的知识熵,为潜在伙伴企业的样本数据集建立决策系统,使得在不需要任何先验知识的前提下,得到客观的评价指标的权值.同时,该算法将自适应遗传算法运用于最优伙伴的选择模型中.通过将该算法与标准遗传算法的实验结果对比,证实了该算法的可行性和有效性.     

3维坐标系下的飞行冲突探测算法

冲突探测是空中交通管理的主要辅助决策工具.针对中国空中交通管理发展过程中面临的飞行冲突问题,提出了3维坐标系下的飞行冲突探测方法.首先根据飞行轨迹的特点提出了按时间整合航路段后求解冲突概率,以提高连续求解冲突概率的效率;其次,算法中考虑了自由飞行中高度层变化的飞行冲突情况.使用Monte Carlo方法进行大量仿真实验,分析了轨迹误差、精度参数对冲突概率值及虚警的影响.实验结果证明了算法的有效性和实用性,具有较好的参考价值.     

基于自适应遗传算法的足球机器人策略设计

提出了一个基于自适应遗传算法的足球机器人动作规划算法．定义了一个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用自适应遗传算法为足球机器人选择合适的动作．算法引入了局部搜索,采用了一种高效的适应性评价方法．实验表明,应用新算法的仿真足球机器人动作准确、效果好．     

用差异进化算法进行海洋环境参数反演

提出了用差异进化算法进行浅海环境参数匹配场反演，利用仿真数据对算法的有效性进行了评估，并与遗传算法、模拟迟火算法进行了比较，最后采用亚洲海实验(ASIAEX 2001)数据验证了方法的可行性。     

深度强化学习的无人作战飞机空战机动决策

无人作战飞机(unmanned combat aerial vehicle,UCAV)在进行空战自主机动决策时,面临大规模计算,易受敌方不确定性操纵的影响。针对这一问题,提出了一种基于深度强化学习算法的无人作战飞机空战自主机动决策模型。利用该算法,无人作战飞机可以在空战中自主地进行机动决策以获得优势地位。首先,基于飞机控制系统,利用MATLAB/Simulink仿真平台搭建了六自由度无人作战飞机模型,选取适当的空战动作作为机动输出。在此基础上,设计了无人作战飞机空战自主机动的决策模型,通过敌我双方的相对运动构建作战评估模型,分析了导弹攻击区的范围,将相应的优势函数作为深度强化学习的评判依据。之后,对无人作战飞机进行了由易到难的分阶段训练,并通过对深度Q网络的研究分析了最优机动控制指令。从而无人作战飞机可以在不同的态势情况下选择相应的机动动作,独立评估战场态势,做出战术决策,以达到提高作战效能的目的。仿真结果表明,该方法能使无人作战飞机在空战中自主的选择战术动作,快速达到优势地位,极大地提高了无人作战飞机的作战效率。     

基于遗传算法的空空导弹弹道拟合方法

提出了一种基于遗传算法的空空导弹弹道拟合算法。该算法克服了诸如多因变量的多元逐次回归法、单因变量的多元逐次回归法等传统拟合算法的不足。通过对多种型号空空导弹弹道的拟合计算表明该算法可行性好，拟合精度高，拟合模型优化效果好，拟合结果已成功应用于某些飞机武器火控系统工程设计中。     

空战多目标集群攻击算法研究

针对传统多机空战中解算多机攻击策略需要很大计算量,不宜进行攻击任务分配问题,文章提出在我方多机不同编队视角下,采用改进的FCM算法将空战多目标根据目标属性相似性平均进行聚类划分,综合考虑聚类后各个类成员,运用熵理论处理空战客观信息,确定目标各个属性权重,解算不同编队视角下的各个类威胁以及不同聚类结果对我方编队的威胁度,得出最优聚类结果,采用矩阵法将划分的目标类与我方各个编队进行攻击配对,解算最终攻击分配方案.运用该法研究多目标集群聚类攻击问题,建立集群聚类攻击数学模型,并进行仿真研究.仿真结果表明该算法合理和有效.     

无人战斗机全寿命周期费用分析

无人战斗机是当代一种新概念航空武器。基于献上主流的无人战斗机概念和根据概念拟定的无人战斗机战技性能要求，完成了一个初步的无人战斗机方案设计。利用修正过的参数化费用模型对无人战斗机方案的全寿命周期费用进行了分析估算。所作设计方案和全寿命周期费用分析结果表明，无人战斗机与有人战斗机相比，具有较大的性能和经济潜力。     

基于径向基函数神经网络的机载数字地图压缩方法

提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络的机载数字地图压缩方法，并给出了网络训练的具体算法。与一般RBF网络的构造方法不同，该网络结构的所有参数是通过学习方式同时获得的，因此其泛化性大大增强。数字仿真表明该方法具有自动适应地形、参数配置合理、机载计算量小等特点。     

基于模糊神经网络的超视距空战战术决策研究

超视距空战是随着飞机武器系统的发展而出现的一种新的空战方式,本在借鉴国外先进系统设计思想的基础上,利用模糊神经网络进行自动战术决策研究,通过对典型情况的分析,表明网络能够针对空战输入的不同确定信息进行正确决策,同时具有一定的联想记忆能力和容错能力。     

XML与RDB的双向集成技术

在“制造业需要在Internet环境下实现信息化”和“发展具有自主版权的DBMS及其XML套件技术”的大背景下，对比XML与RDB的特点，提出了XML与RDB的三层双向集成技术。其内涵是通过静态转换、动态检索、同步修改等多个层次的数据处理，实现既能从XML到RDB、又能从RDB到XML的双向数据集成。在国内外尚处于某个层面单项技术的研究情况下，该技术从静态到动态、从动态到同步多个层面，实现XML与RDB的互通互访。     

一种拒绝服务攻击识别算法

分析了DoS(Denial of Service)拒绝服务攻击的攻击行为以及受攻击方的表现，并提出了解决方案。对拒绝服务攻击的原理、危害，常见工具、常见防御手段作了论述，用图表分析了受攻击方的网络流量情况，最后提出了基于流量分析的攻击识别算法。该算法能有效地降低识别的误报率。     

超光滑光学基片表面激光清洗机理与技术

分析了激光清洗技术在清洗超光滑光学在片表面应用中的难点和可行性，并利用Nd:YAG脉冲激光器对超光滑光学玻璃表面进行了激光清洗实验，实验结果表明了激光清洗技术清洗超光滑光学基片方面非常有效。在此基础上建立了激光清洗的热学模型，结合气泡成长动力学和流体力学理论，分析了超光滑光学基片表面激光清洗的机理，量化了作用了杂质微粒上的去除力。