协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识，并结合粒子群算法，提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强，容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点，快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。     

多机协同多目标攻击系统研究

研究了多机协同多目标攻击系统，定义了自主优先权，提出了分组决策的方案，设计了目标分配和火力分配的原则，采用神经网络实现了决策算法，并对整个决策系统进行了仿真；阐述了导弹攻击区的计算方法，用比例导引法实现了空空导弹攻击。最后设计了多目标攻击系统，将空战决策，导弹攻击区判断，导弹攻击融为一体，并进行了仿真。结果验证了空战决策的正确性。它对第四代歼击的火力控制系统的研究有一定的参考价值。     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

云制造资源的工序级多目标调度方法研究

由于云制造资源的分散性、多样性、负载率不均衡性等特点对其调度与调度粒度有更高的要求,将云制造任务分解后的工序作为调度的最小粒度,构建一种以最短制造服务时间、最低制造服务成本以及均衡负载率为多目标的云制造资源工序级调度模型,采用以粒子群、遗传相结合的混合多目标调度算法,将遗传算法中通过双层编码的染色体作为粒子群算法的粒子,双层编码方式是指以工序加工顺序作为第一层、工序对应加工资源编号为第二层,随后通过对染色体交叉变异进行粒子更新,使整个调度过程快速收敛于全局最优解。最后电梯实例证明了该算法能在较短的时间内给出最优的调度方案,从而有效地解决云制造资源多目标调度问题。     

基于改进BBO算法的火力分配方案优化

将生物地理学优化（Biogeography-based optimization，BBO）算法应用于火力打击目标分配方案的优化中，对BBO算法增加三维变异操作，优化算法的收敛精度。采用改进的Tdv-BBO算法（Three-dimensional variation biogeography-based optimization，Tdv-BBO）来解决火力打击中的目标分配问题，对敌方想定实例进行了目标-火力数量组合优化。算例验证结果表明：改进的BBO算法增强了全局搜索能力，可为海上联合打击的目标分配提供一种有效的方法。     

一种新的基于粒子群算法的聚类方法

建立了聚类分析问题的数学优化模型,提出了一种新的粒子群算法解决聚类问题。对基本粒子群优化算法作了改进,思路是将K-均值方法的结果作为一个粒子和利用新的分类中心调整粒子位置。对Iris植物样本数据的测试结果表明:4种粒子群算法的效果都比较好,特别是第3种改进的粒子群算法的效果更好,粒子群优化聚类技术很有潜力．     

遮荫条件下光伏发电最大功率的智能跟踪方法综述

局部遮荫条件下光伏发电将会产生多峰值输出功率,可能导致最大功率点跟踪失效从而造成能量损失。本文对两类最大功率智能跟踪方法进行归纳和评述,第一类方法是传统的控制算法,如粒子群算法等;第二类方法是混合算法,如粒子群和电导增量混合算法等。结果表明:尽管第一类方法能对光伏发电中复杂的非线性、多峰值功率进行寻优,但收敛时间较长和收敛精度不够高;第二类方法可以扬长避短,有效地发挥各算法的优点,提高搜索性能;如粒子群与电导增量混合算法,在0.25 s附近跟踪到最大功率点,其精度达到98.2%;电导增量法在0.29 s附近跟踪到最大功率点,其精度仅为88.5%;而粒子群算法在0.27 s跟踪到最大功率点,其精度仅为95.9%。该综述对未来全局最大功率点跟踪技术的发展提供了指导。     

基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。     

基于改进PSO算法的导弹控制参数优化

研究了将粒子群算法(PSO)应用于空对空导弹控制参数自动设计的方法,解决导弹控制参数手工设计中遇到的困难与问题.标准PSO算法在导弹静稳定工作点参数优化中表现出良好性能,但在静不稳定工作点优化时容易限入局部最优,因此引入遗传算法(GA)的杂交思想对标准PSO算法进行了改进,以扩大解空间的范围.仿真结果表明:改进后的PSO优化算法具有更强的全局搜索能力,获得的参数能够满足给定的性能指标,并且可以节省大量的设计时间,具有很高的工程应用价值.     

防空导弹武器兵力分配优化模型

兵力优化分配是防空作战部署中的重要问题。文中利用排队论、对策论理论和方法 ,研究了防空导弹兵力分配问题 ,建立了防空导弹兵力分配优化模型及其解法。给出了一个实例 ,并用线性规划方法得到了最优混合策略。最后讨论了实战中的情况与基本假设不符合时的解决方法。对于多通道的导弹武器部署问题可用类似的方法处理 ,此方法为防空导弹部署优化提供了一个基本思路。