免疫算法原理与应用

介绍一种基于生物免疫系统原理而发展的免疫算法 ,与人工神经网络和遗传算法进行比较 ,并介绍其应用领域。     

免疫反馈算法及其在航空发动机控制中的应用

基于生物免疫系统的反馈机理,针对现有免疫反馈算法在系统超调后性能恶化的不足,提出了一种新型的免疫反馈算法。该算法考虑了系统超调后的免疫响应过程,补充给出了系统超调初期、中期及后期的免疫规则。仿真结果表明,基于新型免疫规则的PID控制器超调更小、响应更快,抗干扰能力强,十分适用于大惯性对象和超调量大的系统。     

基于一种免疫遗传算法的自由飞行冲突解脱

自由飞行是解决航线拥挤的有效方法,但同时增加了空中交通管理的难度.免疫遗传算法是根据生物免疫原理提出的改进遗传算法,该算法主要体现了生物免疫机制中的免疫操作,与遗传算法相比,能较好地防治"早熟"和减少参数选取对结果的影响,优化效率高.将一种免疫遗传算法应用于自由飞行的冲突解脱问题,与标准遗传算法进行比较,取得了较好的优化效果.     

动态车间调度算法

介绍车间调度算法领域的一些热点研究,重点介绍遗传算法、蚁群算法以及免疫遗传算法;详细分析这3种算法的优缺点以及基本概念;同时针对几个数学模型展开分析;最后结合上述分析,确立我所"十一五"某相关课题算法的基本思路和原则.     

自适应DR算法研究

首先介绍了 DR算法的基本思想 ,并分析了现有的 DR算法的不足之处。然后提出了一种自适应 DR算法。最后 ,将提出的这种自适应 DR算法与普通 DR算法进行了比较研究。结果表明 ,自适应 DR算法是十分有效的     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

二维空间中目标轨迹预测算法研究与分析

本文主要研究移动目标在二维空间内的轨迹预测算法,首先介绍了马尔可夫蒙特卡罗预测算法,包括影响状态阀值的因素,以及转移概率和积累概率的计算方法;接着介绍了线性神经网络的预测算法,如神经元模型和神经网络模型的组成,之后重点介绍了线性神经网络的学习规则,以及学习率对预测算法的影响.最后通过仿真试验,对两种预测方法的精准度和自适应时间进行了对比和分析     

基于经济损失的航班延误恢复模型研究

分析了航班延误的恢复调度问题,并针对问题提出了一种机场大面积航班延误恢复模型,模型考虑了航班延误的延误时间,还考虑了不同机型对航班延误经济损失造成的影响。构造了基于免疫机制的免疫遗传算法来求解模型,此算法保留了标准遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大的程度上避免了未成熟收敛。用实际的航班信息进行仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

基于离线状态监测的复杂装备预知维修决策及优化

基于免疫粒子群优化算法,对可进行离线状态监测故障呈现渐发特性的复杂装备预知维修决策问题进行了研究。分析了维修决策的必备条件,包括研究对象的前提假设、决策内容、剩余维修时间预测以及维修相关费用;将复杂装备维修决策问题转化为带有约束条件的目标函数求最小解的问题,并构建了数学模型;运用结合粒子群优化算法明确方向性搜索和免疫系统多样性保持能力优势的免疫粒子群算法,对模型进行求解;通过某航空机电设备的实例应用验证,该方法可以有效地解决复杂装备预知维修决策的问题,结果与实际情况基本一致。     

BP网络的算法及在MATLAB上的程序仿真

在介绍了BP网络基本原理的基础上,阐述了现有的有关BP网络的3种算法,并对这些算法进行了比较,指出在实际应用中BP网络的缺陷.另外利用Matlab神经网络工具箱,采用自适应学习率BP算法对模式识别问题进行了程序设计、训练和仿真.     

无人系统免疫智能技术

传统的无人系统人工智能技术重点研究人脑思维、感知和肌电反应等领域的科学发现和技术实现。免疫反应是生物体在面临病毒、细菌和天敌时保持生存和健康的独特生理机制，是智能系统技术研究领域的崭新视点。受动物应对病毒侵袭、环境剧变、天敌威胁等不利态势的免疫反应、保护自我和进化机制启发，提出无人系统在包含攻击、干扰、拒止、封锁、损伤、故障和博弈等恶劣环境和对抗模式下的生存安全问题，建立无人系统免疫智能技术的一般框架，架设无人系统和生物体之间免疫机制的桥梁。主要内容包括无人系统免疫智能技术的基本概念、反应机理、关键技术和研究框架，并分别从感知与诊断、适应与激励、学习与进化等技术层面进行了问题描述。最后，对免疫智能技术的未来研究方向和应用领域进行了展望。     

人工免疫木马检测中动态克隆选择算法的改进

针对人工免疫木马检测中检测器的冗余,检测过程中成熟检测器和记忆检测器在检测到自我抗原或年龄过大时,被直接删除造成的非我信息资源丢弃等问题,引入限次变异对检测器的生成进行改进,提出将随机生成的检测器在自我耐受后,再与已有合格检测器匹配,对与已有合格检测器匹配的检测器进行限次变异;而检测到自我抗原或年龄过大的检测器同样进行限次变异的方法。实验结果表明,这种方法能准确而快速地检测已知和未知木马。     

An optimization model of parameter matching for aircraft catapult launch

To efficiently and fully utilize aircraft carrier resources, an optimization model is presented to deal with parameter matching between aircraft and carrier in the process of aircraft catapult launch. Based on carrier aircraft longitudinal dynamic equations and theorem of kinetic energy in catapult launch course, the work characteristics of different forces are learned and a theory model of parameter matching is deduced. In view of the uncertainty of the model parameters of the theory model and the low matching accuracy of the approximate model, an optimization model of parameter matching is introduced in line with the structure of theory model and the approximate model and is generated by the proposed immune genetic algorithm. Compared with the original genetic algorithm and immune algorithm, the proposed algorithm has better calculation accuracy and convergence. The calculation results show that the optimization model occupies certain application value of engineering estimation from the comparison with the relevant literature data and has higher precision than the approximate models. The validity of the proposed approach is verified with numerical case study on a carrier based aircraft.     

子孔径拼接测量基本算法与迭代算法的性能比较研究

从原理上对子孔径拼接的基本算法与迭代算法即SASL算法进行了比较分析,提出利用SASL算法中重叠计算子问题的求解方法来确定基本算法中的重叠对应关系,并对两种算法的性能进行了对比研究。结果表明SASL算法对于子孔径的对准误差更不敏感,拼接测量结果更为可靠,且适用于平面、球面和非球面。     

改进直接多重打靶算法及其应用

直接多重打靶算法是求解最优控制问题很有效的方法之一。通过仅假设出节点处的控制变量值．使该算法在求解最优控制问题时更方便，收敛更快。利用改进算法求解了飞机在风切变中着陆和敏捷性管理系统的优化设计问题。结果表明．改进算法能较好地求解一类受约束最优控制问题，对奇异最优控制问题也能较好求解。     

基于人工免疫网络模型的航空发动机传感器故障诊断

提出了一种用于传感器故障诊断的免疫网络,对其结构和特点进行了分析,给出了相应的诊断算法。对传感器典型故障进行了故障诊断仿真,分析了免疫网络能检测出的最小故障偏差水平以及在不同噪声水平下的故障诊断效果。仿真结果表明,所研究的方法能有效检测到故障传感器,并具有良好的灵敏性及抗噪声干扰能力。     

关联成像技术中调制光场优化研究进展

关联成像技术作为一种全新的成像体制,具有非局域性、抗干扰能力强、探测灵敏度高和超分辨等优点,目前已经成为研究的热点。关联成像技术的实用化进程主要受成像质量和采样效率的限制,在相同重构算法条件下,成像系统的调制光场优劣直接决定了目标物体的重构质量。在简述关联成像技术原理的基础上,重点介绍了调制光场优化的国内外研究进展,并对其发展趋势进行了展望。