炮兵营火力分配的二阶动态规划算法

采用二阶动态规划算法对炮兵营的火力进行了分配,计算了各连所要射击目标的价值系数和单发毁伤概率,第一阶动态规划对各连目标分配了火力,第二阶动态规划对连内各火炮分配了火力,最后综合了各连的分配方案,得出了炮兵营火力分配问题的解。当敌来袭目标较多时,采用一般的动态规划算法求解火力分配计算量太大,而运用二阶动态规划算法可大大提高计算速度。     

动态规划与遗传算法在导弹武器火力分配中的应用

运用最优控制中的动态,针对不同情况建立了导弹武器火力分配模型,给出了计算实例和结果分析。此外,针对大规模火力分配问题,提出了一种的遗传算法。     

基于多维动态规划的空舰导弹最优火力分配模型

针对空舰导弹最优火力分配问题．运用运筹学理论建立了以射击效率指标为目标函数的多维动态规划模型．并给出了计算实例及结果分析。     

整数规划与动态规划在防空导弹火力分配中的应用研究

文中在给出针对不同情况的防空导弹火力分配模型后，将运筹学最优化理论中的整数规划与动态规划的具体方法应用于火力分配模型，并且应用后向算法及拉格朗日算法分别对模型的求解进行了探讨。     

空空导弹最优火力单元分配模型及算法

以射击效率指标为目标函数,运用运筹学的理论,建立了空空导弹的最优火力单元分配模型,并分析了模型的求解。     

基于多目标规划的导弹作战火力分配模型

论述了导弹作战运筹分析的方法和过程,建立了基于多目标规划的导弹作战火力分配模型,并对模型进行了算例仿真和验证分析。结果表明,建立的模型符合实际,可为导弹作战火力分配问题决策提供有力支持。     

导弹对目标群射击时火力分配优化研究

阐述了导弹攻击前,根据被攻击的目标对导弹进行火力分配是一项十分重要的工作,需要经过严格的定量计算才能完成．根据编队超视距导弹攻击的实际情况,建立了多类型导弹对目标群射击时的火力分配非线性规划模型,并设计出具体的解法流程,研究当前超视距导弹攻击中的火力分配问题．其解法根据编制的计算机程序检验,运算量较少,对解决导弹射击的火力分配问题具有重要的意义．     

改进粒子群算法在防空火力分配中的应用

尝试用粒子群优化理论（PSO）求解防空群火力分配决策的优化模型。首先把约束方程作为罚函数加入到原目标中,变为无约束的优化问题。假设通过粒子群算法得到一组局部最优点X1,将X1转化为二进制编码。然后采用遗传算法中的一个概率随机改变二进制表达式中的某些位,使得编码发生变化,形成一组新的解X2。比较X1和X2的适应值,舍去比X1劣的解,保存比X1优的解,最后采用粒子群算法在X2的领域内进行寻优。     

防空兵群兵力分配的动态规划

防空兵群兵力分配,运用动态规划方法建立数学模型.其求解多阶段决策过程包括:定义阶段、决策及状态变量,确定状态转移方程,求解指标函数及目标最优值函数.结合实例,将问题按空袭目标分为4个阶段并分别编号.从最后1个阶段开始向前递推计算,然后按相关顺序反推算,得出最优分配方案.     

基于粒子群算法的火力最优分配

针对炮兵战场多个目标和多个火力单位的复杂作战环境,运用粒子群优化算法的原理和其加以改进的方法,对炮兵火力单位的最优分配作了初步探讨,并与遗传算法加以比较,结果表明它比遗传算法在军事领域火力分配中寻找全局最优解更加快速可靠.     

基于马尔柯夫过程的防空武器系统火力分配

基于马尔柯夫过程求解火力分配问题的动态WTA方法,把目标威胁程度纳入性能指标进行火力分配决策,并利用Matlab编写主体程序.其建模包括:基本假设、建立模型及算法改进.通过算例分析知:目标密度较小,使用线性规划的静态WTA法分配目标即可;目标密度较大,则应采用动态WTA方法进行火力分配.     

基于文化基因算法求解动态武器目标分配

针对动态武器目标分配(dynamic weapon target assignment,DWTA)问题,提出一种基于进化算法和局部 搜索算法的文化基因算法(memetic algorithm,MA)。以最大化目标毁伤为目标,建立考虑能力约束、策略约束、资 源约束、拦截可行性约束条件下的DWTA 模型;引入虚拟排列进行编码以满足拦截可行性要求,设计将排列转化为 实际分配方案的构造方法,给出算法运行过程中对随机事件的处理方法。通过与遗传算法(genetic algorithm,GA)、 MA-GLS(memetic algorithm global local search)求解不同测试实例的对比仿真,结果表明,MA 算法具有寻优速度快、 优化能力强、稳定性好的优点。     

基于动态规划的树状结构武器装备系统资源优化配置算法

针对多项作战任务与有限的武器装备系统资源间合理配置的问题,提出基于动态规划的树状结构资源优化配置算法.概述武器装备系统资源配置存在的问题,将动态规划的树状结构方法用于武器装备系统资源优化配置中,遍历各个作战任务和资源配置方案集,以各个战术方案作战效能值为最终评价指标,进行方案效能排序,辅助指挥员制定战术方案,实现武器装备系统作战资源的优化配置,并通过实例分析进行算法验证.分析结果表明:该优化算法过程简洁明了,计算模型简单,具有实用性和可行性.     

基于动态规划的导弹装备可靠性优化方法

可靠性是导弹武器装备重要战术技术指标,导弹武器装备的可靠性优化能够起到节约研制成本、提高装备性能的作用,对导弹武器装备的研制工作具有重要意义。针对费用和质量约束下的导弹装备可靠性优化问题,建立了通用的可靠性优化数学模型,并采用动态规划方法进行求解。通过对某型导弹前舱可靠性设计的优化分析,验证了方法的有效性,同时表明建立的数学模型能够解决部件费用、质量与备用元件数不成正比关系的系统可靠性优化问题,因此具有更广泛的适用性。     

基于拍卖算法的动态防空武器目标分配

为解决网络化防空作战中“制导平台-武器-目标”三者的优化匹配问题,提出一种基于拍卖算法的武器目标分配(weapon-target assignment,WTA)问题求解方法。建立多约束条件下的动态武器目标优化分配模型,将动态作战过程离散化为静态分配问题处理。实例验证结果表明,该方法具备有效性、快速性。     

基于动态规划的机动导弹系统防空袭过程仿真

针对机动导弹系统防空袭过程的阶段性和无后效性,分析了防空袭过程,用动态规划进行了仿真,得到了防空袭作战的最小损失数和最优策略集合。     

基于动态规划的无线传感器网络路由优化策略

为解决以往设计的无线传感器网络路由算法存在的不足,提出一种适合无线传感器网络的最短距离-最小 能耗路由算法。依据无线传感器网络最常用的能量消耗模型,通过设置节点剩余能量的动态调节因子,基于动态规 划方法建立网络模型,在每个阶段根据节点剩余能量动态调整决策集合,选择最短距离-最小能耗路由,并采用 Omnet++仿真软件进行实验分析。结果表明：该算法相对简单,在一定程度上能减少无线传感器网络的能耗以及延 长生命周期。     

一种基于观测支持度的动态加权融合算法

为对无人机通过各种同类传感器获取的数据进行融合处理,得到更精确的导航数据,提出一种动态加权 融合算法。引入观测支持度的概念对传统的平均加权算法进行改进,通过计算各传感器测量数据间的相互支持度信 息,并依据观测支持度的变化特征,实时动态更新融合权重进行多传感器数据的融合。将算法应用到实际飞参数据 的分析处理,结果表明：该算法能够根据传感器数据特征实时调整权重分配,融合结果较传统的平均加权算法更加 准确、可靠。     

安全性A*算法融合动态窗口法的路径规划

针对移动机器人在路径寻优过程中,传统A*算法搜索效率差、所规划路径缺乏安全性、拐点多、转角大 且无法实现动态避障等问题,提出一种安全性A*算法和动态窗口法(dynamic window approach,DWA)结合的融合算 法。全局路径规划中,在传统A*算法的评价函数中引入安全估值,并拓展启发式搜索邻域和精简搜索方向;进行二 次路径优化,删除冗余节点,并平滑路径;运用改进的动态窗口评价函数,将安全性A*算法与动态窗口法融合实现 机器人沿全局路径行进中的动态避障。仿真实验结果表明：改进A*算法相比文献算法在路径长度上和拐角数量上平 均减少了2.39%和25%,并在动态复杂环境下验证了其动态避障效果,能满足机器人路径规划的实际需求,具有一 定的应用价值。