基于PSO算法的弹道辨识网络及仿真

提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的弹道辨识及仿真的技术。根据弹道质心运动方程模型,以小脑模型开关控制器神经网络(CMAC)为核心构建了辨识网络,利用PSO算法控制辨识与仿真的实现。仿真试验表明,利用PSO算法实现弹道辨识比BP算法辨识精度高,收敛性好。

多目标攻击空战决策WBG模型及其蚁群算法

针对解决空战决策分配问题的已有算法稳定性差、局限于数学描述、没考虑目标威胁评估因素等不足,通过分析战场模型,建立了多目标攻击空战决策的赋权偶图(WBG)模型,该模型是具有二分类的赋权完全偶图模型,使空战决策分配问题转化为求解WBG模型的最优匹配问题。利用蚁群算法对WBG决策模型求解,提出了具体实现算法。数值试验和仿真结果表明,提出的空战决策WBG模型及其蚁群算法实现具备精确有效的决策能力,从而为多目标空战提供了一种有效的决策方法。