In this paper, a static weapon target assignment（WTA）problem is studied. As a critical problem in cooperative air combat,outcome of WTA directly influences the battle. Along with the cost of weapons rising rapidly, ...In this paper, a static weapon target assignment（WTA）problem is studied. As a critical problem in cooperative air combat,outcome of WTA directly influences the battle. Along with the cost of weapons rising rapidly, it is indispensable to design a target assignment model that can ensure minimizing targets survivability and weapons consumption simultaneously. Afterwards an algorithm named as improved artificial fish swarm algorithm-improved harmony search algorithm（IAFSA-IHS） is proposed to solve the problem. The effect of the proposed algorithm is demonstrated in numerical simulations, and results show that it performs positively in searching the optimal solution and solving the WTA problem.展开更多
为解决结构数字孪生系统构建、结构健康监测系统搭建以及部分结构关键信息获取等过程中传感器的布局设计(布设)优化问题,研究了基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarms Algorithm,AFSA)的电阻应变传感器布设优化方法。分析了智能仿生...为解决结构数字孪生系统构建、结构健康监测系统搭建以及部分结构关键信息获取等过程中传感器的布局设计(布设)优化问题,研究了基于人工鱼群算法(Artificial Fish Swarms Algorithm,AFSA)的电阻应变传感器布设优化方法。分析了智能仿生优化算法中应用较广泛的遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)、AFSA的优势与不足,初步确定以AFSA作为电阻应变传感器布设优化方法的核心算法;以机翼长桁含孔结构为研究对象进行有限元分析,确定了应力集中部位为关键部位;根据AFSA的基本原理构建了电阻应变传感器布设区域坐标系,进行传感器布设问题向人工鱼群游动规则的转化,以及电阻应变传感器布设位置的寻优分析;最后,以传感器覆盖面积、优化所用时间为指标,对GA、PSO、AFSA的优化结果分别进行评估,进一步验证了此方法的有效性。基于AFSA的电阻应变传感器布设优化方法实现了对电阻应变传感器布设位置的快速优化,可根据具体工况随时修改鱼群游动规则及传感器数量,实用性较强,为数字孪生、结构健康监测等系统构建过程中的传感器布设问题提供解决方案与技术参考。展开更多
为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immuneartificial fish swarm algorithm),并...为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immuneartificial fish swarm algorithm),并且利用该算法自动选取径向基函数RBF(radial basis function)神经网络中的输入变量,以及对网络中隐含层到输出层之间的权值进行训练,从而减少了RBF神经网络的工作量,提高了训练速度。用优化后的RBF神经网络进行短期负荷预测,结果表明,该方法具有较高的预测精度。展开更多
特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测模型(AFSA-SVM)。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集...特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测模型(AFSA-SVM)。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。展开更多
由于工程中的复杂系统常常具有非线性的特点,因此寻找满足系统要求的最低成本成了复杂系统设计的难点。针对这一问题,文章对常规的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)进行了双空间自适应嵌套式的改进,探讨了改进后的A...由于工程中的复杂系统常常具有非线性的特点,因此寻找满足系统要求的最低成本成了复杂系统设计的难点。针对这一问题,文章对常规的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)进行了双空间自适应嵌套式的改进,探讨了改进后的AFSA算法在复杂系统寻优中的可行性,并对3个测试的复杂系统进行了分析计算;结果表明,与原算法相比,改进后的算法在提升寻优精确度与收敛速度方面有很好的效果。展开更多
为减小龙门起重机运行过程中负载的摆角,在MATLAB/Simulink软件中建立PID控制模型,利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化模型参数,通过仿真分析,该模型显著减小了龙门起重机负载摆角,实现了龙门起重机快速精准定...为减小龙门起重机运行过程中负载的摆角,在MATLAB/Simulink软件中建立PID控制模型,利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化模型参数,通过仿真分析,该模型显著减小了龙门起重机负载摆角,实现了龙门起重机快速精准定位,鲁棒性好。结果表明人工鱼群算法与PID控制器结合的方法具有可行性和有效性。展开更多
基金supported by the National Natural Science Foundation of China(61472441)
文摘In this paper, a static weapon target assignment（WTA）problem is studied. As a critical problem in cooperative air combat,outcome of WTA directly influences the battle. Along with the cost of weapons rising rapidly, it is indispensable to design a target assignment model that can ensure minimizing targets survivability and weapons consumption simultaneously. Afterwards an algorithm named as improved artificial fish swarm algorithm-improved harmony search algorithm（IAFSA-IHS） is proposed to solve the problem. The effect of the proposed algorithm is demonstrated in numerical simulations, and results show that it performs positively in searching the optimal solution and solving the WTA problem.
文摘为了提高人工鱼群算法AFSA(artificial fish swarm algorithm)的全局搜索能力及加快其收敛速度,提出一种将其与免疫算法IA(immune algorithm)进行结合的新方法,形成了免疫人工鱼群算法IAFSA(immuneartificial fish swarm algorithm),并且利用该算法自动选取径向基函数RBF(radial basis function)神经网络中的输入变量,以及对网络中隐含层到输出层之间的权值进行训练,从而减少了RBF神经网络的工作量,提高了训练速度。用优化后的RBF神经网络进行短期负荷预测,结果表明,该方法具有较高的预测精度。
文摘特征选择是网络入侵检测研究中的核心问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和支持向量机(SVM)相融合的网络入侵检测模型(AFSA-SVM)。将网络特征子集编码成人工鱼的位置,以5折交叉验证SVM训练模型检测率作为特征子集优劣的评价标准,通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优特征子集,SVM根据最优特征子集进行网络入侵检测,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。仿真结果表明,相对于粒子群优化算法、遗传算法和原始特征法,AFSA-SVM提高了入侵检测效率和检测率,是一种有效的网络入侵检测模型。
文摘由于工程中的复杂系统常常具有非线性的特点,因此寻找满足系统要求的最低成本成了复杂系统设计的难点。针对这一问题,文章对常规的人工鱼群算法(artificial fish school algorithm,AFSA)进行了双空间自适应嵌套式的改进,探讨了改进后的AFSA算法在复杂系统寻优中的可行性,并对3个测试的复杂系统进行了分析计算;结果表明,与原算法相比,改进后的算法在提升寻优精确度与收敛速度方面有很好的效果。
文摘为减小龙门起重机运行过程中负载的摆角,在MATLAB/Simulink软件中建立PID控制模型,利用人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化模型参数,通过仿真分析,该模型显著减小了龙门起重机负载摆角,实现了龙门起重机快速精准定位,鲁棒性好。结果表明人工鱼群算法与PID控制器结合的方法具有可行性和有效性。
