基于遗传算法的军用飞机智能起降调度方法研究

计及军用飞机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束条件,基于遗传算法建立了军用飞机智能起降调度的数学模型。飞机队列顺序采用整数染色体编码方案,依据初始化种群、求解适应度函数和轮盘赌方式的选择操作,并配合相应的交叉、变异算子,对军用飞机航班规划问题进行了求解和优化。通过仿真计算,并与其他调度方法进行对比分析,验证和说明了所采用的模型和算法的有效性。     

面向服务的P2P模型研究与设计

随着网络规模以及应用范围的不断扩大,C/S模式面临的中心压力大、单点失效等问题日趋突出;P2P模式具有分布性、易拓展、负载均衡等优势,赢得了广泛关注,但P2P模式在服务提供和控制上还存在不足.文中引入SOA思想,在P2P模式下设计分布式服务模型;借鉴Petri-net中模型描述和控制的思想对服务组合控制模式进行改进;采用改进的遗传算法对不同性能的服务节点进行选择,提高服务提供质量.通过实验验证,该方法对提高系统性能和服务效率具有重要意义.     

基于坐标约束的矩形件排样优化研究

提出了一种面向矩形坐标关系约束的遗传算法解决传统方法中随着排样矩形种类增多利用率开始降低的问题,可以满足一块大板材上能够裁出更多种类小矩形的要求,同时板材利用率更高。采用文中提出的方法进行排样所达到的矩形利用率为92%以上,且运算时间均在10 s以内。最后在VC++环境中开发出了系统验证排样方案的可行性。     

三维布局问题计算方法综述

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度.搜索策略的不同,介绍了以下几种算法基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法.     

舰船耐波性优选几种方法的比较

本文分别介绍了基于双因素法、标准遗传算法和基于分配区间型进化算法的舰船耐波性优选方法，通过仿真对优选结果进行了比较，并给出了适合舰船耐波性优选的分配区间型进化算法的参数选择方案。     

带时间窗的随机需求车辆路线问题的模型研究

车辆路线问题是考虑在车队为一些有需求的顾客运送货物时如何安排行驶路线，从而使服务效率达到最高，在原有车辆路线问题的基础上，着重考虑车辆路线问题中顾客需求的随机性及顾客接受服务的时间窗约束，运用机会约束规划的方法，建立了新的随机模型，并用遗传算法进行启发式求解，得到了良好的数值解，为车辆路线问题的进一步研究提供了参考．     

遗传算法在天线布置中的应用

提出通过遗传算法变换天线位置的坐标,来实现天线布置的优化.该算法可产生大量截然不同的高性能设计方案,保证了天线布置的多样性,为天线布置提供了一种较好的分析方法.     

微机调度集中系统同步运行自适应控制的探讨

根据调度集中系统各结点信息的瞬时状态,采用自适应控制原理,提出了自动确定系统同步运行相关参量的方法。为设计智能化调度集中、调度监督系统开辟了一条有效的途径。     

CES型盲均衡及其基于高阶统计量的一种实现

介绍了一种全新的设计盲均衡器的评估标准－信道评估标准ＣＥＳ，并就其实现方式作了简要讨论，在分析现有算法优缺点的基础上，基于高阶统计量，对非最小相位线性信道，提出了一种ＣＥＳ型盲均衡算法ＨＣＢＥＡ，该方法避免了ＣＥＳ盲均衡中常见的大运算量的缺陷。由多电平ＰＡＭ及ＱＡＭ信号仿真实验表明，该方法具有良好的均衡特性。