优秀研究生学位论文题录展示

导弹协同作战优化算法的研究

专 业: 导航、制导与控制
关键词: 组合优化 遗传算法 模拟退火算法 遗传模拟退火算法
分类号: TJ760  TP273
形 态: 共 75 页 约 49,125 个字 约 2.35 M内容
阅 读: 全文阅读说明

内容摘要


该文基于开环排队网络,从敌我对抗过程中对我方一攻击波次导弹的实际突防效能提出了一种评估模型。

为了应用遗传算法解决多发导弹协同作战组合优化问题,在对遗传算法收敛性分析的基础上,提出了一些小的改进方法。

首先,将选择机制引入变异操作中。

其次,对一种自适应遗传算法作了一点改进,使得算法不会被次最优个体误导而早熟。

最后,对小生境遗传算法中的共享函数作了一点改进,使得它能同时反映个体基因型和表现型的相似程度。

该文又对模拟退火算法和遗传模拟退火算法在该课题中的应用进行了研究。

针对模拟退火算法收敛速度慢、对控制参数和初值敏感的缺点,提出了一种伪并行模拟退火算法。

最后,对遗传算法、模拟退火算法和遗传模拟退火算法在多发导弹协同作战组合优化问题中的应用效果进行了比较研究……

全文目录


文摘
英文文摘
第1章 绪论
1.1课题背景
1.2有关本课题的研究和发展综述
1.2.1突防效能评估方法综述
1.2.2遗传算法的研究和发展
1.2.3模拟退火算法的研究与发展
1.3本文的主要研究内容
第2章 多发导弹协同作战效能评估排队网络模型
2.1引言
2.2基于有不耐烦顾客M/M/C排队论的单一防御阵地突防效能评估模型
2.2.1 Poisson过程
2.2.2相关概念和变量的说明
2.2.3基本假设和基本事件概率分析
2.2.4系统的状态分析
2.2.5统计平衡分析
2.2.6目标突防概率的计算
2.3基于开环排队网络的多防御阵地突防效能评估模型
2.3.1 Jackson开环排队网络
2.3.2 Jackson开环排队网络的稳态分析
2.4本章小结
第3章 遗传算法在组合优化问题中的应用
3.1引言
3.2遗传算法简介
3.2.1遗传算法的基本操作
3.2.2遗传算法的特点
3.3遗传算法的收敛性分析
3.3.1遗传算法的Markov链
3.3.2遗传算法收敛性的定义
3.3.3遗传算法的收敛定理
3.4遗传算法的改进
3.4.1分层遗传算法
3.4.2自适应遗传算法
3.4.3基于小生境的遗传算法
3.4.4并行遗传算法
3.5约束条件的处理
3.5.1对线性约束条件的处理
3.5.2对非线性约束的处理
3.6仿真研究
3.6.1简化的突防效能评估模型
3.6.2航迹与时序组合的表示方法
3.6.3遗传算法的实现
3.7本章小结
第4章 模拟退火算法在组合优化问题中的应用
4.1引言
4.2固体退火过程
4.3模拟退火算法
4.3.1模拟退火算法简介
4.3.2模拟退火算法的收敛性
4.3.3模拟退火算法的特点
4.3.4冷却进度表的选取
4.4模拟退火算法的改进
4.4.1预加温退火法
4.4.2有记忆的模拟退火算法
4.4.3伪并行模拟退火算法
4.5仿真研究
4.6本章小结
第5章 遗传模拟退火算法在组合优化问题中的应用
5.1引言
5.2三种遗传模拟退火算法
5.2.1算法1
5.2.2算法2
5.2.3算法3
5.3遗传模拟退火算法的收敛性
5.4仿真研究
5.5遗传算法、模拟退火算法和遗传模拟退火算法的比较
5.6本章小结
结论
参考文献

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中图分类: > TJ760 > 工业技术 > 武器工业 > 火箭、导弹 > 导弹 > 一般性问题
其他分类: > TP273 > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统

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