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反舰导弹对海目标饱和攻击辅助决策系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对反舰导弹饱和攻击流程及对舰载防空武器系统防空特性分析的基础上,构建了舰载防空武器系统拦截模型;然后,在满足多角度同时突击的条件下,建立了多方向饱和攻击时的反舰导弹航路规划模型;最后,应用Matlab软件及GUI图形用户界面技术进行编程,设计了饱和攻击辅助决策系统的人机交互界面,并在假定的作战态势与初始条件下进行了仿真验证。结果表明,所设计的饱和攻击辅助决策系统具备反舰导弹发射数量计算、航路规划设置、攻击方案生成等主要功能,能够为指挥员提供完整的饱和攻击决策方案。 相似文献
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反舰导弹航迹规划决策分析 总被引:2,自引:0,他引:2
在系统分析反舰导弹航迹规划决策特点、基本样式和主要任务的基础上, 详细分析了反舰导弹航迹规划决策的层次, 并针对各种影响因素提出了提高决策效能的方法. 相似文献
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传统遗传算法的变异操作会简单随机产生新的路径,对算法进化性能有不利影响,使算法易陷入局部最优的陷阱;遗传算法常配合栅格法进行路径规划,所得的最优路径并非无人水下航行器(UUV)回收路径规划可获得的最短路径,并存在UUV机动性能可能与最优路径冲突的问题。为此,设计一种具有UUV机动性约束条件的改进遗传算法,提出环境复杂度的概念用于分析机动性约束的具体取值,使路径规划适配于UUV的机动性,使算法结果更具实用性;提出复合自适应变异策略,控制变异的个体在迭代过程中发生自适应的进化;当一定迭代数内种群进化停滞时,引导最优个体进行双阶段自适应变异,从而使最优路径趋近全局近似最优解,有效提高算法的收敛速度。基于MATLAB软件的算法对比仿真结果表明一般复杂水域和复杂水域环境下,改进的复合自适应遗传算法生成的最优路径相比于遗传算法和自适应遗传算法的最优路径更加平滑,路径长度更低,可见改进的复合自适应遗传算法在路径规划上收敛性能和寻优能力更优,更具有可行性和优越性。 相似文献
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限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服简单遗传算法易陷入局部最优解的缺点,减小路径搜索范围,提出了限定搜索区域的分层遗传算法无人机路径规划方法,该方法将分层遗传算法引入无人机路径规划的优化搜索问题中,将路径节点的二维坐标作为基因进行编码,根据威胁的分布情况缩小路径规划算法的搜索范围,使子种群可以获得包含不同优良模式的新个体,为子种群提供更加平等的竞争生存机会,使优化搜索有较为明确的搜索方向。仿真结果表明:与基于分层遗传算法的路径规划方法相比,该方法提高了路径寻优算法的性能,减少了绕行路径的出现几率,缩短了最优路径的长度。 相似文献
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为满足海战兵棋推演中多目标路径规划的需求,解决传统A*算法无法在兵棋推演中直接运用的问题,提出一种可供类似兵棋推演环境参考、基于改进A*算法的路径规划方法。建立一种映 射机制,实现了A*算法在兵棋推演环境中的初步运用。构建一种既能满足多目标需求又能保证生成最优路径的估价函数。为验证算法有效性,在实际推演平台上进行了相关实验。结果表明,改进A*算法可较好地统筹多个决策目标之间的关系,有效提升路径方案的质量,解决使用A*算法在海战兵棋推演中进行最优路径规划的实际问题。 相似文献
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路径规划是自主式水下航行器(AUV)研究领域的重要课题之一。传统的AUV路径规划算法,如人工势场法、图搜索法等,容易出现陷入局部最优解、计算速度慢等问题,为克服上述缺陷,本文基于稀疏A*算法,提出了一种新的用于构造搜索空间的随机布点方法,在路径规划区域内,利用随机函数均匀地布撒足够多的搜索节点,从而构成搜索空间,可显著降低计算量,提高搜索效率;并进一步对所得路径进行通视性检查,有效地减少路径点个数和折点数,获得更优路径。仿真试验结果验证了该算法的正确性和有效性,表明该算法具有全局优化能力强、计算速度快的优点,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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为提高通信装备作战效能数据采集及分析过程的实时性和可靠性,从现有作战效能数据采集过程中的技术难点出发,分析系统需求和功能特性,在此基础上设计一种通信装备作战效能数据采集及分析系统.以通信装备作战效能中的抗干扰效能数据的采集与分析为例,从数据准备层面明确最能及时准确反映抗干扰效能的主要数据,从数据处理层面分析了采集数据变化趋势与作战效能变化趋势的关联性.仿真结果表明:该系统有利于提高数据采集及后续分析过程的效率,可为进一步分析战场通信装备整体作战效能演变态势、实施评估决策和合理调整任务计划等提供技术支持. 相似文献