【摘 要】
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提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性。一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性。在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型
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提出了一种新的蚁群算法,通过在算法中引入双信息素,很好地改进了算法在解决TSP(旅行商)问题时的收敛性和最优解的全局性。一方面通过提高全局信息素对城市路径选择的影响度,很大程度上缩短了算法寻优时间,使算法收敛性得到很大的改善;另一方面通过对接近最优解的一定范围内次优解进行局部更新,避免了算法容易收敛于局部最优解的缺点,极大地改进了最优解的全局特性。在MATLAB中构建了基于蚁群算法的TSP问题模型,仿真结果表明,独立的全局信息素使蚁群很快集中于各个次优解区域搜索,局部更新策略又使蚁群跳出局部级值寻找
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交叉熵方法是近几年发展起来的一种优化方法,被应用到许多组合优化问题的求解中并显示出很好的性能。文中使用交叉熵方法来求解一种经典的组合优化问题—0-1背包问题。具体方法是:首先按Bernoulli分布生成变量的随机样本,并根据约束条件修正样本,求出目标函数值样本,然后按照交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则。建立了基于交叉熵方法的背包问题求解算法。数值实验表明,与目前常用方法相比,该方法在收敛速度和
建立了一个具有联合战术信息分发系统接口的无人机仿真系统。在该系统中建立了某型无人机的动力学仿真模型,其气动系数均通过风洞试验获得,并采用单纯形调优法求取无人机初始状态;设计了控制无人机姿态和控制飞行轨迹的内外环控制系统模型;根据联合战术信息分发系统特性,采用模块化方法建立了联合战术信息分发系统接口,使操作员能通过仿真数据链对无人机动力学模型进行任务控制和状态监视。最后进行了虚拟任务仿真试验,结果表
喷嘴性能的好坏对燃烧室及整个发动机性能有着重要影响。文中利用VOF方法,对航空发动机燃烧室中一种常用的离心式喷嘴的内部气液两相流场进行了三维仿真计算,从计算结果中得
在分析维修设备保障流程建模与仿真重要性的基础上,分析了GERTS模型和广义Petri网(GSPN)模型在流程仿真中的应用特点,提出了基于嵌入式广义Petri资源约束网的GERTS仿真模型,并给出了具体的仿真算法。嵌入GSPN约束网的GERTS仿真模型,解决了GERTS难以对具有较强资源依赖性的过程很好描述的缺陷,可用于大型设备维修流程的仿真建模分析。最后,文章针对某部队对武器装备保障流程进行了建模
在内模控制(IMC)结构下对一类随机摄动系统的鲁棒控制及其仿真研究作了探讨。首先针对一类随机模型误差的描述定义了一个实际敏感度和标称敏感度之间的加权敏感度误差,然后应用谱分解的方法调整标称控制器来最小化加权敏感度误差在整个频段上的方差,为一类随机摄动系统提供了一种鲁棒控制器设计方法,可使系统期望的标称性能对模型误差具有良好的鲁棒性。最后根据随机摄动系统的特点进行仿真研究,进一步说明了所得控制方法的
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