常值风作用下的反舰导弹多弹协同航路规划

在常值风作用下,为了使多枚反舰导弹能实施高度协同的攻击,基于遗传算法提出了一种常值风作用下的多弹协同航路规划算法.首先,分析了常值风对导弹地速及航路飞行耗时的影响;其次,重点讨论了航路的评价问题,采用了随种群进化而变化的时间协同度评价策略,并设计了相应的遗传算子;最后,通过仿真算例验证了该协同航路规划算法在常值风作用下...     

基于小生境遗传算法的分布式OS-CFAR检测系统优化与性能分析

 利用小生境遗传算法,对不同检测窗长度和检测信噪比的三传感器分布式 OS-CFAR检测系统进行了优化设计,给出了一组针对不同检测环境与融合方式的搜索结果。分析表明,对于非一致环境下分布式 OS-CFAR检测系统,小生境遗传算法是一种良好的优化算法。利用搜索结果,研究了不同融合方式下环境变化对分布式 OS-CFAR检测系统的性能影响,结果表明,“或”融合对检测环境的非一致变化具有较强的鲁棒性,而“3选2”融合和“与”融合对检测环境的变化比较敏感。     

基于遗传算法的多机器人系统集中协调式路径规划

根据多机器人系统无碰撞运动的需要,对其工作空间进行了分解,确定了机器人运行路线上的各个可能路径点,从而得到了规划空间的多路径点链接图描述。基于这种对规划空间的链接图建模描述,开发了一种混合遗传算法用于寻找多个机器人的无碰撞协调运动路线。仿真结果表明,这种方法可有效地解决复杂规划空间下的多机器人路径规划问题。     

带有启动费用与维持费用的动态批量问题

建立了带启动费用与维持费用的多产品动态批量问题模型，讨论了最优解的存在性及其特征，提出有效地解决上问题的分枝定界法。     

基于CHC算法的无人机航迹规划方法

利用改进的遗传算法——跨世代异物种重组大变异(CHC, Cross generation Heterogeneous recombination Cataclysmic mutation)算法提出了一种无人机的航迹规划方法.初始种群即初始航线集利用具有启发式信息的搜索算法产生;适应度函数为距离指标与威胁指标的组合形式;选择操作群体为当前群体与上世代群体的群体总和,由于大个体群操作,可以更好地保持遗传多样性;交叉操作采用单点交叉方法,交叉点取为2条航线中距离最近的2个点;变异操作的步骤是:首先在航线中搜索出2个点,然后算出这2个点之间的直线距离与实际航线距离的比值,如果这个比值小于某一阈值则以这2个点为端点重新规划一条航线.由于考虑到了无人机约束条件的限制,从而避免了盲目性且加快了收敛速度.仿真结果表明该方法比基本遗传算法要快而且满足最优条件.      

基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置

给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n＋1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求.      

基于GAS的图像跟踪系统及其实现方案

利用遗传优化算法实现了一个目标跟踪系统,将传统的目标搜索、目标分割、目标定位及跟踪状态评估等过程都由遗传算法来实现,使系统结构简单,易于实现。并分析了利用 TMS32 0 C6x实时实现遗传优化跟踪过程的可能性,最后给出了该系统的实现方案     

遗传算法与模糊逻辑的双向集成

简要介绍了模糊逻辑和遗传算法相互结合的途径与方法 ,并提出了一些其中有可能出现的问题。文章认为二者在很多方面具有互补性 ,可以进行广泛而深度地结合 :一方面可以用模糊控制规则来提高遗传算法的性能 ,克服未成熟收敛等现象 :另一方面 ,应用遗传算法可以有助于模糊逻辑的数据库、规则库和知识库的设计与构造。     

一种基于混沌神经网络的拟人智能控制方法

提出一种基于混沌神经网络(CNN)的拟人智能控制方法.首先利用拟人智能控制理论得到定性控制律(线性或非线性),然后利用CNN实现控制律的定量化.Hopfield神经网络具有快速的优化能力,但容易陷入局部极小,将遍历性的渐变混沌噪声引入其中,形成具有快速全局优化能力的CNN.对二级倒立摆控制的仿真和实验结果均表明该方法有效.      

多目标优化方法库的开发与应用

多目标优化方法库是一个专门针对多目标问题的优化软件。本文介绍了用面向对象方法对方法库进行开发的过程,着重说明了该软件以优化模型为中心的主体框架和以优化算法为核心的模块化结构,以及库中采用的各种多目标优化算法特别是非劣分层遗传算法。最后通过算例说明了方法库的使用方法,证明了其良好的操作性和库中算法优良的性能。