基于投影寻踪的多维地磁匹配融合算法

单一地磁特征匹配算法容易受到特征量区域缓变特性的影响,从而降低了算法的定位精度。针对单一特征量匹配算法的区域性不可靠问题,提出了一种多维地磁匹配融合算法;该算法在建立多维地磁匹配特征量投影寻踪分类模型的基础上,采用组织进化数值优化算法对模型进行求解,算法根据采样数据的特点自适应获得各匹配特征量的定位贡献权重(可信度),将经过加权融合的匹配位置作为最终定位位置,避免了单特征量匹配的区域性不可靠问题。仿真结果表明,采用多维地磁匹配融合算法较单一特征匹配算法大大减小了全局匹配定位误差,验证了算法的有效性。     

基于改进灰色关联投影算法的渡河地段评估

针对渡河地段方案评估过程中传统多目标决策灰色关联投影算法只考虑可量化因素的局限,在阐述算法原理基础上进行了改进,实现了将影响渡河的可量化因素和可行性因素同时纳入评估过程中,同时利用改进后算法构建了渡河地段评估模型,并运用一组数据对渡河地段优劣进行了评估,并通过实例验证了基于改进多目标决策灰色关联投影算法在渡河地段方案评估中的有效性。     

基于改进人工鱼群算法的无人机路径规划

针对使用基于网格划分策略的改进人工鱼群算法计算无人机路径规划问题中寻优精度与算法计算量的矛盾,提出一种改进人工鱼群算法,该算法引入自适应步长和执行概率自适应分段网格遍历策略.算法前期用较大步长全局搜索较优路径,后期用较小步长及网格分段遍历策略在较优解附近进行局部遍历得到更精确最优解.仿真结果表明所提改进人工鱼群算法比原始鱼群算法和自适应步长人工鱼群算法结果更精确、稳定,较基于简单网格划分策略的人工鱼群算法计算量更小.     

基于人工鱼群算法的制导炸弹控制系统设计与仿真

针对制导炸弹在大空域飞行过程中受到不确定外界干扰和未建模摄动影响,就人工鱼群算法对精确解获取能力不够和后期收敛较慢的问题,提出了一种引入饥饿因子以自适应调整视野、步长和拥挤度因子的改进方法.采用改进算法对混合灵敏度问题中的权函数进行了优化选取,设计了制导炸弹鲁棒控制器.Matlab仿真结果表明,改进的人工鱼群算法具有更快的寻优速度和更高的寻优精度,应用该方法设计的控制器具有较好的设计性能指标,对大空域、强外界干扰和较大模型摄动的适应性强、鲁棒性好.     

基于投影寻踪法的武器系统维修性定量指标综合评价

为了最大程度反映武器系统维修性定量指标数据特征和充分挖掘数据信息,利用投影寻踪法将影响武器系统维修性定量要求的主要部件及重要定量性能指标转化为一维投影值,并以武器系统的维修性6个定量要求参数指标和5个主要组成部件的维修性定量指标评价建立维修性定量评价体系,通过计算得到各部件定量要求评价的排序和各主要性能指标的权重。分析结果表明:该方法直观简单,操作简便,实现了武器系统维修性定量指标的综合评价,为改进维修性的设计提供了科学依据。     

基于人工鱼群算法的加农炮内弹道参数优化研究

基于100 mm加农炮经典内弹道数学模型,以最大膛压及初速的计算值与靶场射击试验值的平均相对误差为目标函数,以燃速系数和燃速指数作为拟优化的参数,运用人工鱼群算法对加农炮内弹道参数进行了参数优化研究。结果表明,人工鱼群算法对初值要求不高,容许范围大,且收敛速度快,全局寻优能力强,计算得到的目标函数值不超过0.1%。将优化后的参数应用到加农炮内弹道计算中,其计算结果与靶场试验结果相对于参数优化前误差进一步减小,其中参数优化后速度的误差仅为0.017%,优化后计算值与靶场试验值吻合得较好,因此可以将人工鱼群算法作为加农炮内弹道参数优化的一种有效方法。     

基于人工鱼群算法的制导炸弹多目标鲁棒PID控制器设计

采用先进控制理论设计的控制器往往阶次较高难以应用于工程实践,PID控制是目前工程中应用最广泛的控制方法.同时控制系统几乎都需要满足多个性能指标的要求,因此提出了一种基于人工鱼群算法的多目标优化方法.分析了制导炸弹控制系统的多目标要求,然后在满足系统鲁棒性的前提下,选取内、外回路的时域指标作为多目标优化的子目标,求解了系统的Pareto最优解,决策者可以在Pareto解中选取需要的满意解进而设计制导炸弹多目标鲁棒PID控制器.数值仿真表明,人工鱼群算法可以快速搜索到多目标问题的Pareto解,所设计的系统时域性能和鲁棒性好.     

基于人工鱼群-蚁群算法的UUV三维全局路径规划

针对水下无人航行器在三维环境下的全局路径规划问题,从优化初始信息素分布和转移概率角度,对人工鱼群和蚁群的融合算法进行了深入研究。融合算法中,对人工鱼群算法的状态表达式和移动步长进行了改进;对蚁群算法的启发值、信息素等进行优化设计;借鉴拥挤度因子思想,改进传统蚁群算法转移概率,提升算法的全局寻优能力。在对实际海洋环境数据进行栅格法建模的基础上,以路径长度为衡量指标,利用MATLAB软件进行算法的仿真验证。实验结果表明融合算法的初期收敛速度较快,最佳适应度值和算法耗时均得到改善,算法的有效性得以验证。     

基于投影寻踪法的某火炮选型研究

火炮选型是某装备论证的重点工作之一,论证时采取了选型评价指标定量对比、指标间综合分析的方法。但该方法缺乏对备选火炮定量评价数据的充分挖掘,不能反应评价数据特征。为提高火炮选型的准确性和客观性,采用投影寻踪法进行定量分类评价。通过分析火炮选型原则及装机适应性和火力性能要求,建立了由选型原则、选型评价指标、指标特征值分层的火炮选型评价指标体系,形成了由备选火炮选型指标特征值为样本集的评价模型;采用制约函数法构建投影指标优化模型,为避免初值和初始搜索方向引起的局部收敛问题,用多种群遗传算法求解;模型求解获得了最佳投影方向及投影值,得到了各备选火炮的选型定量评价排序以及评价指标权重。排序结果与论证时定性分析对比结果较为相符,且权重较高的评价指标与论证时确定的重点指标一致,验证了投影寻踪法可用于类似武器选型问题。     

基于AHP-模糊综合评估方法的虚拟装备训练评估模型

通过对某自行高炮虚拟训练平台作战指挥一般过程的分析,综合运用层次分析法和模糊数学方法,建立较为完备的训练水平评估指标体系和评估分析计算模型,其步骤包括：建立训练评估指标体系,确定因素集;确定特征因素的备选集;指标权重的确定;虚拟装备操作训练评估等。     

基于模糊理论的武器装备模拟训练效果评估

针对武器装备模拟训练效果评估的问题,运用模糊理论进行分析。从模拟训练和计算机自动评估的实际出发,构建武器装备模拟训练效果评估指标体系;基于模糊层次分析法,建立武器装备模拟训练效果评估模型,提出具体的评估方法步骤;以某型装备分解结合模拟训练为例,对评估方法步骤进行应用,验证其有效性。结果表明,该评估方法可为以计算机为平台的模拟训练自动评价提供参考。     

基于量子遗传算法优化Hopfield 神经网络军事训练效果评价

新兵入伍训练是提升战斗力的基础,对新兵入伍训练成绩进行科学评价,将入伍训练19个指标作为评估因子,选取8个班平均训练成绩进行模糊聚类分析,按照得分情况制定了4个等级的划分方法,提出了一种基于量子遗传算法优化离散型Hopfield神经网络的评估模型,然后将待分级的4名士兵训练成绩进行Hopfield编码评估,并用实例对模型进行验证,为基层部队强化智能化军事训练方法手段提供了理论依据.     

基于贝叶斯网络的地空导弹操作训练评估模型

介绍了地空导弹火力单元操作训练.给出了火力单元操作训练评估的贝叶斯网络模型.针对地空导弹火力单元操作训练实际,结合贝叶斯网络优点,建立了地空导弹火力单元操作训练的贝叶斯网络评估模型,并运用贝叶斯网络推理软件对模型进行推理,验证了模型的可信性.     

基于人工智能的飞行模拟器大脑模型构建

为解决当前飞行模拟器建设发展存在的问题,构建一种飞行模拟器大脑模型.在对当前人工智能技术进行深入研究的基础上,对该模型各子系统集成功能和关键技术进行详细分析.结果表明:该模型可为飞行模拟器的智能化、体系化发展提供一种系统化解决方案,进一步提升和拓展飞行模拟器的能力,使其在飞行训练中发挥更大作用.