搜索结果: 1-12 共查到“兵器科学与技术 蚁群”相关记录12条 . 查询时间(0.174 秒)
基于蚁群算法的空间目标地基监视重调度
空间监视 重调度 蚁群算法 邻域搜索
2015/7/22
为解决空间目标地基监视中的资源故障或因天气、供电导致的资源失效等对调度的干扰问题，在扰动度量的基础上提出一种基于扰动邻域搜索的蚁群算法。建立以失败需求综合优先级最小和扰动最小为目标的重调度模型，算法中采用两个信息素矩阵来产生一个可行解，通过邻域搜索在可行解的扰动邻域内对其进行局部优化，再用蚁群算法进行全局寻优。仿真实验结果表明，该算法是有效、可行的，能在可接受时间内收敛，且其解的质量相对启发式方法...
基于微分进化-蚁群优化算法的潜航器航路规划
航路规划 蚁群算法 微分进化 潜航器
2014/4/25
航路规划是包括新型巡航鱼雷和诱饵、远程布雷系统等潜航器完成指定任务的关键技术之一；为了解决蚁群优化算法在航路规划时存在的容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题，引入了微分进化原理，对蚁群优化算法进行了改进，提出了微分进化-蚁群优化混合算法；该算法将微分进化的随机偏差扰动产生新个体的思想融入到蚁群优化算法中，对蚁群算法的信息素进行优化；最后以潜航器航路规划问题为实例，对改进后的混合算法进行了仿真研究；结...
遗传-蚁群算法在目标分配问题中的应用研究
武器目标分配 遗传算法 蚁群算法 遗传-蚁群算法
2013/12/8
针对传统算法很难满足大型水面舰艇编队防空武器的武器目标分配(weapon target assignment，WTA)问题， 提出一种将遗传算法融入蚁群算法的混合算法。分析了遗传算法和蚁群算法的优缺点、利用遗传算法快速全局随机 搜索能力生成一组粗略解，用其作为蚁群算法的初始信息素，再利用蚁群算法的并行性、正反馈机制，最后求得最 优解，并对遗传-蚁群算法与蚁群算法、遗传算法这3 种方法进行仿真比较。...
为了提高对目标群的打击效果，研究了多弹编队系统中存在的目标分配决策问题。首先，利用弹间共享信息，综合考虑导弹性能、目标特性以及弹目之间的态势关系，建立弹目之间优势矩阵模型；然后，利用贪心算法及蚁群优化提出了一种简单有效的一轮拍卖及其改进算法以在规定时间内得到单弹的次优目标分配方案，并以此得到整个弹群的分配结果。最后，仿真结果证实了所提出方法的有效性。
用雷达海杂波反演蒸发波导的蚁群算法
蒸发波导 蚁群算法 反演 折射率
2013/1/17
针对传统算法在实现雷达海杂波反演蒸发波导参数时表现出寻优慢、收敛早熟的现象，引入了具有更好寻优力的蚁群算法来实现反演过程。分析了利用雷达海杂波反演大气波导的基本原理流程；列出了用于函数优化的蚁群算法的原理。将蚁群算法与雷达海杂波反演大气波导的思路相结合，完成了对蒸发波导的反演。
针对非线性预测工作中难以保证精度的问题， 提出了基于蚁群改进 Ｂ Ｐ算法的组合预测模型。先利用灰色预测方法和自回归滑动平均模型（ Ａ Ｒ ＭＡ ） 时序预测利用历史数据进行初步预测， 将初步预测结果作为蚁群改进 Ｂ Ｐ网络的输入。通过仿真比较其与单一预测算法以及传统线性组合预测方法之间的优劣。仿真结果表明， 基于蚁群改进 Ｂ Ｐ算法的组合预测模型能够明显地提高预测精度。
为提高大规模WSN路由性能， 提出了基于蚁群算法的无线传感器网络分簇路由算法。首先将网络节点进行聚类， 将整个网络分解成一些小规模的区域类， 然后利用蚁群算法对每个区域类并行求解最佳路径， 并将所有区域类的路径解按一定规则生成整个网络路由的较优解。该算法根据聚类特征对任务进行分解， 利用蚁群算法并行求解子问题后再生成全局解的方式， 极大地加快了算法的求解速度， 对建立大规模WSN路由有着重要启示。...
基于改进蚁群算法的炮兵火力优化分配模型
蚁群算法 火力分配 优化模型
2011/2/25
根据炮兵作战实际问题，建立基于改进蚁群算法的火力分配决策模型。描述解决火力分配问题的一般步 骤，对算法流程进行设计，并利用匈牙利法进行实验结果比对。实验结果表明，该方法合理有效，求解效率和质量 较其它算法有明显提高。
超视距多目标攻击排序问题的蚁群算法
多目标攻击 排序问题 蚁群算法
2009/7/31
针对现代超视距空战的指挥决策问题，提出一种基于蚁群算法思想的超视距多目标攻击的优化排序方法。该方法利用蚁群算法的并行计算和全局快速搜索能力，使超视距多目标攻击排序算法能够在限定时间内获得满意解，并给出应用该方法的具体实现步骤。仿真实验说明了该算法的有效性，特别当问题规模较大时，该算法具有较快的收敛速度和较高的精度。
改进的蚁群算法及其在弹道优化中的应用
弹道优化 蚁群算法 信息素
2009/7/22
针对连续空间的优化问题提出了一种改进蚁群算法及搜索空间的自适应调整方法，将搜索空间逐步缩小到最优解附近，并通过信息素扩散机制增强对最优解附近区域的搜索，这些改进措施有利于改善蚁群算法的收敛速度和提高算法的求解精度。将这种改进算法应用到弹道优化过程中，可以有效收缩搜索空间范围获得高精度的最优弹道，这说明了算法的有效性。
基于模糊理论及蚁群算法打击任务量化限
巡航导弹 火力运用 模糊综合评判 蚁群算法
2009/7/14
分析了巡航导弹的火力运用流程,并建立了巡航导弹火力运用的优化模型. 用模糊综合评判对优化指标进 行了量化,并根据蚁群算法进行了优化求解.