改进遗传算法在舰载机着舰队列排序中的应用

在舰载机着舰过程中,着舰指挥官需要根据飞机的飞行状态和外部条件等因素对舰载机着舰进行实时的调度,确定安全高效的着舰次序。针对舰载机群着舰排序问题,不仅考虑多种因素对着舰排序的影响,而且考虑舰载机着舰失败对着舰排序的影响,提出以减少延迟时间和延误成本为目标的优化数学模型。针对传统遗传算法的不足,提出改进遗传算法,并利用改进遗传算法对模型进行求解。通过仿真实验发现优化后的着舰顺序能够有效地减少延迟时间和延误成本,从而提高甲板利用率。

基于模拟退火的PSO算法在舰载机回收中的应用

在舰载机回收过程中,着舰指挥官要综合考虑剩余油量、战损、气象条件等不确定因素的影响,对舰载机进行实时调度,确定安全快速的着舰次序。建立了舰载机着舰回收模型,给出着舰风险成本函数,利用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数最优化处理,为避免算法陷入局部最优,选择具有突跳能力的模拟退火算法进行局部搜索。仿真结果证明,基于模拟退火的粒子群算法具有快速收敛的优点,能寻找出合理的着舰序列。