求解旅行商问题的改进离散竞争进化算法

在分析竞争进化算法原理和特点的基础上,针对旅行商问题的求解,提出一种改进的离散竞争进化算法(IDCE),其中采取三项关键策略:根据个体适值排名计算变异次数、实施逆转子变异算子和并行贪心机制执行多次子变异,目的在于提高算法的全局搜索能力和单位时间内的进化效率。IDCE算法跟另两种离散竞争进化算法对于4个对称旅行商问题算例进行了性能对比,实验结果显示,在解的整体水平、最好解质量以及求解效率上,IDCE算法都优于另两种算法。

竞争量子进化算法的巡航导弹航路规划与重规划方法

针对巡航导弹航路规划问题,提出了一种竞争量子进化算法(CQEA),算法通过双方向进化及自适应变异避免其陷入局部最优解。同时,鉴于航路重规划对实时性的高度要求,借助最小威胁曲面及搜索竖线将三维搜索空间降到一维,并引入功能区域簇初始化思想来保证初始种群皆为非劣个体,从问题的几何本质上提升航路重规划效率。最后利用CQEA算法进行了航路规划与重规划仿真实验,结果表明,与PAQEA相比,CQEA搜索效率更高,稳定性更好;与原三维搜索空间相比,通过削减搜索空间及引入功能区域簇初始化思想后算法搜索速率更快,符合航路重规划对实时性的高度要求。

基于多链竞争差分进化算法的无砟轨道结构有限元模型修正

为获得更接近真实情况的轨道结构模型,提出了一种基于多链竞争差分进化算法的无砟轨道结构有限元模型修正方法;以频率振型模态为响应建立了适用于无砟轨道结构的目标函数和似然函数,以标准马尔科夫链蒙特卡罗算法为基础,引入多链差分进化算法来解决高维参数模型效率低和收敛难的问题;引进竞争算法,利用竞争决出的失败者向胜利者学习的机制,不断迭代修正钢轨模型以提高修正精度;在此基础上,通过一个无砟轨道结构有限元模型修正数值算例验证所提方法的高效性。分析结果表明:采用Metropolis-Hastings算法和延缓拒绝自适应Metropolis算法修正后,单元参数与真实值间的最大相对误差分别为4.75%和1.35%,而采用多链竞争差分进化算法修正后,单元参数与真实值间的最大相对误差为0.28%,且模态振型向量之间的相关性接近1,说明多链竞争差分进化算法的修正精度优于另外2种算法;在分别加噪5%、10%和15%的噪声测试中,采用Metropolis-Hastings算法和延缓拒绝自适应Metropolis算法修正后,参数误差达到了9%左右,而采用多链竞争差分进化算法模型修正后,参数误差均在5%以内,进一步证明了多链竞争差分进化算法良好的鲁棒性。由此可见,多链竞争差分进化算法可以为解决复杂环境导致测试信息不完备的无砟轨道结构有限元模型修正提供一种新手段。

防空作战多传感器任务规划算法设计

对于大规模空袭的各类无人机、弹道导弹、隐身导弹等复杂目标特性,单一探测手段已无法满足网络化战场环境的需求,多传感器协同探测是主要手段,其中任务规划是协同探测的关键。多传感器任务规划综合利用了多种传感器优势互补进行协同探测和跟踪,是提升防空作战的效果的主要途径。基于合作型协同进化算法的理念,提出了一种基于竞争型协同进化的多传感器任务规划算法。首先,建立了防空多传感器任务规划数学模型;其次,基于竞争型协同算法建立框架,并设计了新的编码方式,提出了交叉、变异以及冲突消解的策略;最后,仿真验证了所建立的模型、算法的合理性和效率,对未来防空作战提供技术支持。