基于智能代理的雷场自修复策略

针对多次跳跃引起的雷场自修复效率问题,提出一种基于智能代理(Agent)的雷场自修复策略。该策略采用分布式算法,引入智能Agent体系,将雷场每个节点看做一个智能Agent,利用黑板模型消息传递机制进行信息融合,形成了一种以策略驱动Agent,多Agent节点协作的自修复策略。仿真结果表明:该修复策略能对缺口信息作出快速反应,进行全局规划修复,避免了修复节点的多次跳跃。     

基于矩阵仿真法的区域封锁子弹药自修复系统设计

针对机场跑道反封锁的问题,提出基于矩阵仿真法的区域封锁子弹药自修复系统。该系统设计了雷场自修复矩阵、雷场自修复组网和雷场自修复通信机制,并给出详尽的状态描述和算法表示。该修复策略能对缺口信息实时反馈并作出快速反应,有效封锁敌方机场,赢得战场制空权。     

基于矩阵仿真法的区域封锁子弹药自修复系统设计

针对机场跑道反封锁的问题,提出基于矩阵仿真法的区域封锁子弹药自修复系统。该系统设计了雷场自修复矩阵、雷场自修复组网和雷场自修复通信机制,并给出详尽的状态描述和算法表示。该修复策略能对缺口信息实时反馈并作出快速反应,有效封锁敌方机场,赢得战场制空权。     

基于网格划分的移动智能雷覆盖与修复算法

针对移动智能雷的覆盖与修复问题,在目标区域信息已知且节点能够自由移动和精确定位的前提下,提出一种基于网格划分的研究策略.根据移动智能雷的实际工作过程,首先从降低能耗的角度给出具体的雷场网格覆盖形成算法.然后采用分布式信息融合的拓扑结构,提出一种以邻居节点阀值作为判断标准的分布式雷场缺口信息融合算法.最后针对雷场中出现矩形缺口的情况,设计依据雷场受损程度的网格化修复算法.研究结果表明:该算法具有可行性与合理性,能在MFC平台下完成仿真应用程序的编写.     

信息化雷场地雷机动技术发展综述

为了给信息化雷场地雷机动技术研究提供参考,概述了信息化雷场概念及其国内外研究历程,从平台设计和算法研究两方面详细综述了信息化雷场地雷机动技术发展现状。在发展综述的基础上,归纳了地雷机动技术发展趋势。     

智能雷场无线通信网络的研究

文中通过对智能雷场精确制导和灵巧化需求的分析，以无线通信网络技术为基础，从硬件设计、软件编程以及信息安全等多方面因素出发，给出了一个完整的雷场计算机通信网络解决方案。该方案既满足了雷场控制本身通信网络的需求，又为进一步提高雷场性能，实现智能地雷精确制导和多目标识别、跟踪提供了新的技术路线。最后以原理样机的实验结果论证了所给方案的可行性，指出了进一步改善方案的技术方向。     

圆形传感器阵列运动多目标2D-DOA 估计

针对雷场低空运动多目标方向角估计中,现有算法需要设置立体传感器阵列,且估计精度还不能满足实战化要求等问题,提出了基于圆形传感器阵列的运动多目标二维波达方向估计方法;该方法用向量来表示方向角,采用独立分量分析算法,并结合波束形成算法,实现运动多目标方向角估计;场地实验表明：该方法能够准确地识别运动多目标的数目,其二维波达方向估计精度比基于小波加权的相关时延算法要好,为提高雷场运动多目标识别率和定位精度提供了新的技术途径。     

粒子群算法在武器装备保障资源优化中的应用

为简单方便地实现武器装备保障资源优化,采用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题。具体方法主要包括：确定不违反前后约束的活动进行次序、确定资源约束项目调度问题的解空间、确定修复策略、计算粒子适应度。同时,编制了粒子群优化程序,对某型武器装备技术保障资源进行了优化。优化结果有助于保障资源合理配置,对提高装备战斗力有重要的军事价值。     

联勤保障网络修复过程仿真

针对现有网络修复的方式都是给予故障节点(边)一定的修复概率,并没有介绍网络修复的方法及修复过程中评价标准的问题,提出一种保障网络故障修复的具体方法以及修复过程评价指标方法.通过分析联勤保障网络的实际情况,结合网络遭袭后边毁伤不同结果,分别建立了量化其修复的评价标准,描述了保障网络的修复过程,给出了该过程具体的算法步骤,并将联勤保障网络抽象成双层立体加权网络模型进行仿真分析.仿真结果表明,该算法能较好地量化保障网络的修复过程.     

基于改进蚁群算法的多约束供应保障网络路径优化

针对网络优化领域中的多约束网络路径优化问题,以战时供应保障路径优化问题为研究对象,建立一种保障代价最小的路径优化模型。分析保障路径优化中存在多约束限制问题的特点,在基本蚁群算法的基础上引入蚂蚁相遇策略,融合了多约束条件对保障路径优化的影响,通过正、逆反馈同时作用,对信息素更新策略进行改进,并对搜索最优保障路径实例的仿真。仿真结果显示:改进蚁群算法平均执行时间较基本蚁群算法提高了40.1%,说明改进的蚁群算法能在更短的时间内找到最优解,而且在避免陷入局部最优解方面具有更好的效果。     

基于方向概率和改进蜂群算法的地面防空武器组网系统优化布阵

针对反低空小目标大组网系统的布阵问题，提出了一种基于方向概率的评估指标体系。通过计算随防御角度方向变化的总体毁伤概率，精细描述了大组网系统的效能，解决了覆盖面积等传统指标描述系统所带来的与真实效能不符的问题。利用sigmoid函数对计算结果进行变换并归一化，也很好地解决了大组网系统布阵与优化算法的衔接问题。提出衔接系数、重叠系数和覆盖系数，衡量各子网关系使其合理配置。最后应用改进的蜂群算法，对特定的阵地进行优化配置，对所提出的指标体系进行仿真。仿真结果表明：本文提出的基于方向概率的评估指标体系和改进的蜂群优化算法可以有效结合，并能很好地觯决大组网系统的优化布阵问题。     

舰载相控阵雷达组网资源管理的一致性算法

在舰载相控阵雷达网分布式资源管理中,由于各雷达对其他节点的状态估计存在偏差以及节点间信息传输受到噪声扰动,会导致资源管理方案不一致的问题。针对该问题,采用图论方法表示相控阵雷达网的拓扑结构,并进行舰载相控阵雷达网一致性资源管理的需求分析,进而从均衡雷达负载和资源消耗最小两方面构建各雷达的本地资源管理优化模型,各节点根据该模型给出具有差异性的本地优化资源管理方案,通过网络节点间的信息传输,运用一致性算法对各方案进行迭代处理,得到全局一致性方案。仿真结果表明,该算法能够有效地给出全局一致的资源管理方案,并且针对不同拓扑结构以及信息传输噪声的舰载相控阵雷达网都能实现收敛。     

基于贝叶斯优化的三维飞行航迹规划

提出了一种基于贝叶斯优化算法的飞行器三维航迹规划方法。把飞行航迹编码为离散时间间隔上飞行器速度向量的变化序列。采用固定时间间隔时,这种编码方法把每一步速度向量的变化量都限制在飞行器最大加速性能之内,所以这种编码方法对应的物理轨迹是可飞的。利用每代种群中的可行解集合构造贝叶斯网络,用贝叶斯网络的结构体现染色体基因位之间的联系,用贝叶斯网络参数体现染色体基因位之间的联系程度。设计了一个多变量K2度量评价网络的优劣。用贝叶斯网络产生新的染色体以体现种群的进化,这取代了传统遗传算法的交叉和变异过程。如果种群中最优个体不满足终止条件,则用新一代种群的可行解集合构造贝叶斯网络,直到满足终止条件。仿真结果验证了算法昀有效性。     

基于改进型多目标粒子群优化算法的武器-目标分配

在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。在作战中武器-目标分配(WTA)问题包含众多的变量,是典型的非确定性多项式完全问题。针对毁伤效能最大和用弹量最少两个目标函数,建立了基于改进型多目标粒子群优化(MOPSO-Ⅱ)算法的WTA模型。由于粒子群优化算法存在“维数灾难”瓶颈,应用了变量随机分解策略和合作协同进化框架,按照带精英策略的非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法中的排序方法对粒子群编码数据进行非支配排序。通过实例仿真分析,结果表明MOPSO-Ⅱ算法比NSGA-Ⅱ算法具有更好的求解精度与运行效率,能够获得满意的分配结果,且计算快速有效,比较适合较大规模的WTA问题实时求解。     

基于遗传算法的装备技术准备资源平衡

为解决装备技术准备流程中人力过载的问题,提出采用网络计划技术构建模型,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)解决资源平衡问题的方法.通过分析网络计划中工序逻辑关系的特点,建立资源优化数学模型.在求解算法设计中,通过生成具有逻辑关系的初始种群来减少非法染色体的产生;针对资源平衡问题的特点设计惩罚策略,用于解决产生非法染色体的问题.实例结果表明:该方法能解决装备技术准备流程中存在的问题,具有很好的普适性.     

基于整数域改进粒子群优化算法的多平台武器目标分配

武器一目标分配( WTA)问题是军事运筹学中经典的NP完全问题,其模型为非线性整数规划模型,包含多种约束条件,求解复杂、收敛速度慢,采用改进粒子群优化( PSO)算法求解WTA问题.在建立WTA最优化分配模型的基础上,提出了一种针对多约束WTA问题的粒子编码方案及模型的适应度函数,解决了粒子的整数域初始化问题.采用粒子...     

具有多次拦截时机的防空火力分配建模及其优化方法研究

防空火力分配采用一次性完全分配原则容易造成火力资源浪费,针对该问题,以来袭目标到火力单元的飞临时间为依据,筛选出具有多次拦截时机的火力单元组,并按照拦截时机的先后顺序逐步释放火力单元,以毁伤概率为优化目标,同时兼顾火力资源消耗,建立了一种具有多次拦截时机的防空火力分配模型。在此基础上, 采用混沌离散粒子群混合优化(CDPSO)算法对模型进行求解,以提高算法的全局搜索能力, 避免陷入局部极值。通过仿真验证了模型及算法的合理性和有效性,为防空火力分配问题的求解提供了一条新思路。