空空导弹理论弹道计算方法的研究

给出了一种人机对话式并在已知最少运动参数条件下，可方便迅速求出弹道计算复杂数学程序解的一种方法，由数字仿真结果表明，可为空空导弹初步设计阶段确定导弹的主导弹道参数提供依据，具有工程应用价值。     

一种空空导弹可攻击区快速算法

提出一种空空导弹可攻击区快速算法。该算法将空空导弹可攻击区的快速积分计算和可攻击区多项式拟合相结合,用可攻击区多项式拟合结果作为积分计算的初始值,进行可攻击区计算。计算结果表明:该方法大大提高了积分计算的速度和空空导弹可攻击区的精度。文中成果已成功应用于某重点型号火控系统空空导弹可攻击区计算中。     

中远程空空导弹允许攻击区的快速模拟算法

允许攻击区是衡量空空导弹瞬时最大攻击能力的一个重要指标。本文以某型中远程复合制导空空导弹为例,提出一种快速模拟算法来计算导弹的允许攻击区。仿真结果表明：本文提出的快速模拟攻击区算法在满足机载计算机实时性要求的前提下,有较高的精度。     

基于遗传算法的散乱数据点的NURBS曲面拟合与优化

将遗传算法与散乱数据点的NURBS曲面拟合优化问题有机结合,根据反求得到的控制顶点生成NURBS曲面并利用遗传算法对曲面进行优化,使曲面在满足给定容差和光顺度的条件下,能用较少的控制顶点来表达.给出此类问题的遗传因子和评价函数,计算出曲面的控制顶点及与其对应的权因子.通过数值仿真验证了此方法对于简化拟合曲面表述的有效性.     

基于遗传算法的弹道参数辨识方法研究

提出一种基于遗传算法的航空武器气动参数辨识算法,该算法采用2层实数编码遗传算法嵌套形式,计算航空武器气动参数分段函数的多项式系数以及分段边界点马赫数值,外层计算分界点马赫数值,嵌套层计算多项式系数数值.采用该算法进行某型炸弹阻力系数辨识计算,计算结果表明:该算法可行,且计算的阻力系数精度高.计算结果已成功应用于某型航电火控系统的设计中.     

基于遗传算法和MSWF的子空间拟合测向算法

针对传统算法在快时变环境性能不够理想,而在快时变环境性能较好的子空间拟合算法其多维非线性搜索运算量较大而且易于收敛于局部最优解的问题,本文采用基于MSWF的子空间快速分解及子空间维数的快速估计,避免了协方差矩阵的估计和特征值分解;同时用子空间拟合准则构造遗传算法的目标函数实现随机搜索功能,实现全局快速搜索。最后实验验证了遗传算法测向的有效性。     

遗传算法最优拟合抑制GPS多径研究

在多径时延较短的情况下,传统全球定位系统抑制多径算法无法对短时延多径信号进行有效的抑制,从而导致无法提高全球定位系统的定位精度．提出了一种基于遗传算法的多径逼近方法,将多径信号估计转换为最优拟合问题,采用遗传算法进行优化逼近,避免了逼近模型陷入局部最小值．得出了实际信号中直达信号和多径信号各自的表达式,相当于消除多径干扰,在短时延多径情况下提高了伪距测量精度．给出了遗传算法估计多径的具体步骤．仿真结果表明,这种方法可以将全球定位系统接收机的伪距测量精度提高一倍左右．     

基于Taubin拟合方法的眼睛定位算法

眼睛的定位及特征的提取在表情的理解、人机交互、身份识别、人脸检测等方面有重要的作用。直接用最小二乘法拟合椭圆的方法定位眼睛时,容易将不该生成椭圆解的地方拟合出了椭圆,Hough变换所需计算量大,占用内存大。针对上述问题,提出采用Taubin拟合与随机Hough变换(RHT)算法相结合方法获得眼睑的椭圆方程,最后把拟合椭圆的中心点作为眼睑中心点,拟合的椭圆作为眼睑的边缘。实验结果表明,该算法定位眼睛的平均检测率达94.6%,平均检测时间为0.12秒。     

基于正则化方法的多元数据拟合问题

考虑了多元数据拟合过程中的不适定问题,采用Tikhonov正则化方法,在最小化泛函中引入正则化泛函解决整个辨识过程中的不适定问题,并且利用贝叶斯正则化方法迭代计算正则化参数及方程解。最后,通过数值模拟验证方法的有效性。     

基于遗传算法的车道线识别

与传统的经过图像处理的识别方法不同,利用CCD采集的道路灰度图像,采用抛物线模型作为目标函数去拟合车道线,应用遗传算法对抛物线参数进行优化,通过二进制编码、多点交叉及变异等遗传过程,得到各个参数的最优解,从而识别车道线.试验结果表明,本方法能有效消除复杂环境下噪声的不良影响,准确识别车道线,大大提高了识别的实时性.     

Short Range Top Attack Trajectory Optimum Design Based on Genetic Algorithm

Flight trajectory design is a key technique,which has a direct influence onthe flying-body’s col-lective performances,the relating to integrative de-sign composed of general design,propulsion systemdesign,aerodynamic design,and so on.That is,flight trajectory design is very i mportant in the pro-cess of flying-body design.According to the mathe-matical model of flight trajectory,combined withavailable parameters,different trajectories can be got-ten.In order to i mprove its flight performance…     

基于遗传算法的欠驱动机器人避障规划与轨迹跟踪

对平面欠驱动机器人的避障运动规划与轨迹跟踪问题进行了研究,提出部分稳定规划器切换的新方法,通过部分规划器的切换实现欠驱动机器人系统的运动规划任务.在制定切换规则方面利用遗传算法进行自寻优,得到最优切换规则,对含有约束的非线性规划问题,采用罚函数法在适应度函数中添加惩罚项,转化为无约束优化问题.以平面3R欠驱动机器人为例进行了数值仿真,验证了方法的有效性.     

基于遗传算法的二维熵法

图像分割方法中的二维熵法的计算时间较长.为了提高其计算效率,将遗传算法和二维熵法结合起来,同时考虑了孤立像素点的灰度信息和像素点的空间相关性,并对简单遗传算法的复制和交叉算子进行了改进,利用遗传算法高效快速的特点,克服了二维熵法的缺点.试验结果表明,本算法在保证分割质量的同时,提高了运算效率.     

A New Genetic Algorithm Based on Niche Technique and Local Search Method

The genetic algorithm has been widely used in many fields as an easy robust global search and optimization method. In this paper, a new genetic algorithm based on niche technique and local search method is presented under the consideration of inadequacies of the simple genetic algorithm. In order to prove the adaptability and validity of the improved genetic algorithm, algorithm problems of multimodal functions with equal peaks, unequal peaks and complicated peak distribution are discussed. The simulation results show that compared to other niching methods, this improved genetic algorithm has obvious potential on many respects, such as convergence speed, solution accuracy, ability of global optimization, etc.     

基于遗传算法的空调节能方法研究

随着能源的不断消耗和人们对能源的需求量越来越大,人们对节能技术的应用越来重视。由于在日常生活中,空调能耗大,一种好的空调节能方法就尤其必要。根据现有的无线传感器和智能控制技术,该文提出了一种基于遗传算法的空调节能方法,通过建立空调能耗与温度变化之间的数学模型,并利用遗传算法对其求最优解。对该方法的节能效果进行评估,验证了该方法为较佳的节能方法。     

一种基于分组遗传算法的聚类新方法

为提高聚类效果,提出了一种基于分组遗传算法的聚类新方法。以改进的分组编码方式表示种群中的个体并基于此制定了合理的种群初始化方案,采用改进的遗传操作算子和种群更新规则,利用遗传算法高效的全局搜索能力实现聚类。通过非线性排序选择机制和精英保留策略提高了遗传进化的稳定性;引入同类并行交叉和合并分割变异算子提高了算法运行效率,增强了全局寻优能力。实验结果表明,该聚类新算法能够自动获得最优聚类数和最优划分方案,具有良好的性能和聚类效果。     

基于混合遗传算法的分布式车间作业调度问题

分布式车间作业计划与调度是一个典型的组合优化问题,而组合优化问题是遗传算法求解的领域.本文描述了分布式车间作业调度问题及其调度方法,结合分布式车间生产模式的实际情况,将模拟退火算法引入自适应遗传算法,提出了混合遗传算法(GASA);详细地阐述了分布式车间作业计划与调度问题的解决策略和操作过程,并以甘特图的方式给出了计算结果.与其它方法比较,混合遗传算法是解决分布式车间作业计划与调度问题的更为优良的方法.