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舰艇编队防空目标分配优化算法研究 总被引:13,自引:0,他引:13
针对所要解决的舰艇编队防空目标分配问题,文章结合现代防空作战特点,建立了防空目标分配模型,并讨论了数学模型的求解问题。对模拟退火算法、遗传算法、禁忌搜索算法进行了分析和研究,运用MATLAB软件编程仿真来解决所建立的防空目标分配模型。研究表明,禁忌搜索算法每次都能以100%的概率搜索到全局最优解,但由于其搜索时间过长而且搜索时间的随机性太强,不适用于解决战时的目标分配问题。而模拟退火算法和遗传算法则可以在较短的时间内达到较高的搜索概率,在实际运用中,应根据所限定时间的不同来对这两种算法进行选择使用。另外,从程序的复杂度上来看,模拟退火算法的程序相对较为简单,而遗传算法的程序相对较为复杂。 相似文献
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针对严峻的空中威胁,快速合理的进行火力分配,充分发挥舰空导弹作战效能,为了最大限度的保护水面舰艇安全。在分析现代水面舰艇编队防空作战过程的基础上,结合现代水面舰艇编队防空的基本原则,运用改进的遗传算法建立了水面舰艇舰空导弹火力优化配置模型。使算法通过合理可信的目标函数、十进制编码、控制初始种群个体距离、重复度防畸判断和统一优选产生子代策略,保证了产生个体的有效性,提高了搜索质量,加快了搜索速度。最后,通过两个实例进行了仿真实验和结果分析,结果证明:算法可以快速有效地进行舰空导弹的火力分配,可以解决复杂防空态势,搜索结果可信度高,实用性强。 相似文献
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针对以往防空作战中目标分配模型精度差、求解方法效率低的问题,建立了基于射击综合优势和目标威胁度的目标分配数学模型,其中目标威胁度评估综合运用了灰色综合关联度和改进的层次分析法,提高了结果的精度.并且采用改进的混沌蜜蜂双种群进化遗传算法对该模型进行了求解,改进的地方主要有:采用轮盘赌选择与最优保存策略相结合的选择操作,采用了算术交叉方法等.实验结果表明,应用文中的遗传算法求解防空导弹作战中目标分配问题,与传统算法相比,无论是在优化性能还是在时间性能上,都具有更好的效果. 相似文献
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为了克服标准遗传算法在无人机航路规划中存在的搜索速度慢、容易陷入局部最优等缺点,应用一种基于正态云改进的自适应遗传算法。建立无人机航路规划模型,将地理直角坐标系旋转,引入转弯角度约束,简化遗传编码的复杂度。改进算法由X条件云发生器产生种群的交叉概率和变异概率组成。正态云滴的稳定倾向性保护较优个体从而对全局最优值进行自适应定位,随机性保持个体多样性从而避免搜索陷入局部极值。仿真结果表明,该算法能使无人机在战场环境中快速地选择最优航路,规划的效率和成功率相对于标准遗传算法有明显提高,具有良好的应用前景。 相似文献
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基于改进PSO算法的机动通信保障任务分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机动通信保障问题建立任务分配模型,结合梯度下降法提出一种基于改进粒子群算法(TSPSO)的任务分配模型求解方法.在TSPSO算法中增加判断极值陷阱、粒子二次搜索、设定禁忌区域、粒子淘汰与生成4个部分,并将TSPSO算法与其他4种改进PSO算法应用于四种典型测试函数的优化.结果表明,TSPSO算法收敛精度更高、收敛速度更快.在基于TSPSO算法的任务分配模型求解方法中,基于各机动通信保障单元到不同通信地点分配概率的思想对粒子群进行编码和解码,提高模型求解效率.仿真结果表明,TSPSO算法能够快速寻找到机动通信保障任务最优分配方案. 相似文献
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针对多无人机协同运动目标搜索问题,本文设计了改进鸽群优化算法的协同搜索决策.首先,基于运动目标的独立性,建立了服从正态分布的目标概率信息图模型;为了提高环境中目标存在的确定度,建立了搜索环境的确定度信息图.其次,通过建立的吸引和排斥数字信息素图,引导无人机向未搜索区域飞行,减少重复搜索概率,提高协同目标搜索效率,并基于传统的鸽群算法,通过加入速度更新修正机制和精英代机制对其进行改进.然后,结合环境中目标的存在概率信息以及无人机搜索目标的探测信息,使用改进鸽群优化算法,规划无人机的最优搜索飞行路径.并设计避碰机制,以有效防止无人机搜索过程中的碰撞.最后,通过比较仿真实验验证了改进鸽群优化算法对运动目标协同搜索的有效性. 相似文献
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为解决云制造环境下虚拟资源调度存在的算法求解效率不高、模型建立缺乏考虑任务间关系约束和任务间及子任务间的物流时间及成本因素等不足,构建了兼顾交货期时间最小化、服务成本最低化、服务质量最优化为目标的多目标虚拟资源调度模型;采用一种基于项目阶段的双链编码方式进行编码,并提出自适应交叉与变异概率公式,以避免交叉、变异概率始终不变导致算法效率下降与过早收敛的问题;在此基础上利用基于项目阶段的多种交叉变异策略相结合的改进遗传算法进行求解,保证了算法的全局与局部搜索性能。实例结果表明,相比于传统的模型与算法,该模型适用性更强,改进的遗传算法在求解效率、准确度与稳定性方面均有较大提高。 相似文献
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针对敌方多目标雷达,如何合理有效的分配干扰资源,取得最佳干扰效益的问题,建立干扰资源优化分配模型。考虑到实际作战环境下的约束条件和干扰需求,对于约束条件增多时,传统算法求解速度慢。因此,提出一种将模拟退火算法应用到遗传算法中,以提高遗传算法局部搜索性能,增强遗传算法进化能力的遗传模拟退火算法。在每次进化产生下一代种群个体需经过模拟退火算法改进,并在每次迭代结束之前进行降温操作保证遗传算法和模拟退火算法具有相同的收敛方向和速度。仿真结果表明,与模拟退火算法比较,该方法具有较好的搜索最优解速度和可靠性。上述方法提供的分配方案对提高雷达干扰智能决策系统有一定的作用。 相似文献
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本文研究了动态战场环境中的多无人机协同目标分配(MUCTA)问题.首先通过分析无人机(UAV)分配次序对打击任务总收益的影响,设计了动态战场环境的更新规则.将航程代价和任务代价作为惩罚项修正目标函数,建立了考虑分配次序的UAVs协同目标分配优化模型.然后针对模型的物理意义改进了遗传算法基因编码方式,设计了MUCTA遗传算法.该算法利用状态转移思想,引进SDR算子获得多种分配次序种群,同时以单行变异算子修正UAV与目标对应关系,并采用最优个体法和轮盘赌法筛选子代个体.最后仿真结果验证了所设计算法的有效性. 相似文献
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针对传统路径规划算法在机械手路径规划中未考虑机械臂干涉、搜索效率低、路径不合理等问题,在建立了机械手空间模型,采用二次投影法分析和计算机械手操作空间的基础上,将障碍模型和操作空间栅格化,并提出了改进的遗传算法。在遗传算法的设计中,使用实数编码和三维坐标编码相结合的编码方式将栅格进行编码,改进交叉算子,定义最小基因交叉片段数量比,提高了搜索效率,简化了计算过程。通过Matlab建立了机械手仿真模型,验证了算法的有效性,且在实验条件和实验对象等各项参数相同的情况下,相对于传统路径规划算法,搜索效率,最优路径比等得到明显提升。 相似文献
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多目标设备经费分配的混合遗传优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了探索新的经费分配方法和管理模式,建立了一种新的多目标非线性规划优化模型,提出了一种先进的基于正交试验的新型混合遗传算法来求解该问题。对求解过程中的选择算子、交叉算子和变异算子等进行正交试验,得到的种群个体明显优于基本遗传算法的个体。仿真结果表明,该算法收敛寻优能力强,并能产生很多次优解,是一种高效的方法。 相似文献
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组卷算法设计是考试系统设计的核心。在分析通用在线考试系统的特点及组卷原则的基础上,首先建立一种改进的组卷数学模型;接下来依据该模型主要从编码方式选择、适应度函数的确定以及遗传算子的设计等方面详细设计通用在线考试系统采用的改进的遗传算法;最后,给出基于改进的遗传算法的智能组卷流程。应用表明,采用该算法实现的本系统的组卷功能在组卷的速度和成功率都得到显著提高,较好地满足了各类课程的组卷需求。 相似文献