图书介绍
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- 曾宪钊编著 著
- 出版社： 北京市：军事科学出版社
- ISBN：7801378369
- 出版时间：2005
- 标注页数：263页
- 文件大小：10MB
- 文件页数：281页
- 主题词：军事数学－最优化算法
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图书目录
目录1
第一章 引言1
1.1 最优化问题1
1.1.1 最优化问题的定义、数学模型和解的分类1
1.1.2 最优化问题的分类3
1.2 计算复杂性4
1.2.1 计算复杂性的基本概念4
1.2.2 P，NP，NP-C和NP-hard问题7
1.2.3 军事最优化问题的计算复杂性11
1.3 启发式优化算法15
1.4 从神经网络和遗传算法到计算智能17
1.5 模拟退火算法20
1.6 蚁群算法21
1.7 多阶段分析博弈评估算法22
1.8 探索性分析方法23
参考文献25
第二章 神经网络28
2.1 神经网络的定义28
2.2 神经网络研究的历史28
2.3 神经网络的基本概念29
2.3.1 神经元模型29
2.3.2 神经网络的拓扑结构30
2.3.3 学习算法30
2.3.3.1 无导师学习算法32
2.3.3.2 有导师学习算法32
2.4.1 霍普菲尔德神经网络的拓扑结构33
2.4 霍普菲尔德神经网络33
2.4.2 离散霍普菲尔德神经网络35
2.4.3 连续霍普菲尔德神经网络36
2.5 误差反向传播神经网络37
2.5.1 误差反向传播神经网络的拓扑结构38
2.5.2 BP学习算法39
2.5.2.1 正向操作39
2.5.2.2 逆向操作40
2.5.3 运行误差反向传播神经网络41
2.6 概率神经网络42
2.6.1 概率神经网络42
2.6.2 适应性结构概率神经网络46
2.7 神经模糊网络48
2.8 流体神经网络50
2.9 神经网络的应用52
2.10 神经网络今后的研究方向54
参考文献55
第三章 神经网络用于空战智能仿真及战例定量研究57
3.1 利用神经网络进行空战机动选择57
3.1.1 用于空战机动选择的BPN拓扑结构59
3.1.2 产生训练案例的方法62
3.1.3 用产生式规则生成案例63
3.1.4 对BPN进行机动选择的解释66
3.1.5 学习算法69
3.2 利用神经网络进行空战态势定量评估69
3.2.1 空战态势定性评估69
3.2.2 利用BPN进行空战态势定量评估70
3.2.2.1 BPN的拓扑结构71
3.2.2.3 学习算法72
3.2.2.4 基于BPN的态势定量评估72
3.2.2.2 训练案例72
3.2.3 用神经网络-时效算法裁决空战结果73
3.3 定量分析战争案例简介74
3.3.1 用于战例分析的概率神经网络软件75
3.3.2 对我军解放战争战例的定量分析试验76
参考文献77
第四章 遗传算法80
4.1 遗传算法与进化计算80
4.2.1 遗传算法的步骤81
4.2.2 遗传算法的特点81
4.2 遗传算法的步骤和特点81
4.3 编码82
4.4 初始群体83
4.5 适应度函数84
4.6 遗传算法的基本算子84
4.7 遗传算法的应用87
4.8 遗传算法今后的研究方向89
参考文献90
第五章 遗传算法用于空战智能仿真91
5.1 利用遗传算法进行多机空战目标分配91
5.1.1 编码91
5.1.2 初始群体92
5.1.3 适应度函数92
5.1.4 1对1空战态势评价及打分的经验方法93
5.1.5 遗传算子96
5.1.6 进化多少代停止遗传算法98
5.2 规避导弹规则库学习99
5.2.1 通用进化学习系统SAMUEL99
5.2.1.1 规则库学习的步骤及工作流程101
5.2.1.2 学习机制103
5.2.1.3 遗传算法学习104
5.2.1.4 基于决策经验的学习106
5.2.1.5 在可信度评估中学习109
5.2.2 规则库学习用于飞机自动规避导弹110
5.2.2.1 规则库学习的主要步骤111
5.2.2.2 规则库111
5.2.2.3 环境模块的功能114
5.2.2.4 执行模块的功能114
5.2.2.6 学习模块115
5.2.2.5 规则集的适应度函数115
5.2.2.7 定量评估学习结果116
参考文献124
第六章 模拟退火算法125
6.1 模拟退火算法研究概述125
6.2 随机模拟退火算法126
6.2.1 基本的函数、参数和准则128
6.2.1.1 基本的函数128
6.2.1.2 初始温度和终止温度129
6.2.1.3 基本的准则130
6.2.2 基本步骤130
6.2.3 采用随机模拟退火算法的霍普菲尔德神经网络131
6.2.3.1 利用NN实现SSA来解TSP131
6.2.3.2 连续型HNN实现SSA的步骤135
6.3 确定模拟退火算法：均场退火136
6.3.1 均场退火137
6.3.2 均场神经网络138
6.3.3 基本的参数和函数140
6.3.4 基本步骤141
6.4 模拟退火算法今后的研究方向143
参考文献144
第七章 模拟退火算法用于通信卫星网络管理146
7.1 军用卫星网络通信管理问题的复杂性146
7.2 用均场退火神经网络解决卫星通信调度优化问题的条件、参数及优化解149
7.3 均场退火神经网络的拓扑结构151
7.4 定义均场退火神经网络的激活函数152
7.5 均场退火神经网络的连接权矩阵153
7.6 均场退火神经网络的能量函数154
7.7 实现均场退火神经网络的激活函数155
7.8 拉格朗日乘数156
7.9 临界温度158
7.10 降温函数和终止温度161
7.11 用均场退火神经网络解决卫星通信调度优化问题的示例161
7.11.1 小需求情况的优化解162
7.11.2 大需求情况的优化解163
参考文献165
第八章 蚁群算法167
8.1 蚁群算法研究应用概述167
8.2 蚁群算法的基本概念170
8.3 蚁群算法用于求解二次指派问题172
8.3.1.2 蚁后程序173
8.3.1 最大-最小蚁群算法173
8.3.1.1 蚂蚁程序173
8.3.2 近似非确定性树搜索174
8.3.2.1 蚂蚁程序174
8.3.2.2 蚁后程序175
8.3.3 混合蚁群算法175
8.3.3.1 蚂蚁程序176
8.3.3.2 蚁后程序176
8.3.4 快速蚁群算法177
8.3.4.1 蚂蚁程序177
8.3.4.2 蚁后程序177
8.4 蚁群算法今后的研究方向178
参考文献179
9.1 通信网络的负荷平衡182
第九章 蚁群算法用于管理通信网络182
9.2 利用蚁群算法管理通信网络的仿真方法184
9.2.1 通信网络仿真的主要操作184
9.2.2 通信网络仿真的细节185
9.3 利用蚁群算法管理通信网络186
9.3.1 荷尔蒙表186
9.3.2 蚂蚁的年龄和行动延迟189
9.3.3 如何选择通信路径190
9.3.4 初始设置190
9.3.5 噪音191
9.3.6 蚁群算法平衡通信网络负荷的主要特点192
9.3.7 参数192
9.4 今后用蚁群算法优化通信网络管理的研究方向193
参考文献194
第十章 多阶段分析博弈评估算法195
10.1 多阶段分析博弈评估算法研究概况195
10.2 基本概念和变量定义196
10.2.1 状态转换函数197
10.2.2 目标函数197
10.2.3 最优化问题198
10.3 多阶段分析博弈评估算法的特点200
10.3.1 引入拉格朗日乘数200
10.3.2 引入汉密尔顿函数201
10.4 多阶段分析博弈评估算法的步骤203
10.5 今后多阶段分析博弈评估算法研究方向204
参考文献205
第十一章 多阶段分析博弈评估算法用于空战战役兵力计划207
11.1 制定空战战役兵力计划的要点207
11.1.1 作战目标207
11.1.2 作战任务208
11.1.3 作战计划的组织实施208
11.2 利用多阶段分析博弈评估算法优化战区级战役模型的空战兵力计划209
11.2.1 军事需求209
11.2.2 在TLC中SAGE的用途209
11.2.3 SAGE软件的使用方法210
11.2.4 SAGE用于TLC空战战役兵力计划的工作流程211
11.2.5 SAGE进行空战兵力分配的工作流程211
11.2.6 利用SAGE进行内部空战仿真213
11.3.1 问题的描述214
11.3 利用多阶段分析博弈评估算法优化空战战役兵力计划的示例214
11.3.2 算法的描述215
11.3.3 按照SAGE的五个步骤计算优化解217
11.4 从示例看改进多阶段分析博弈评估算法220
参考文献221
第十二章 探索性分析方法223
12.1 探索性分析方法研究应用概况223
12.2 探索性分析方法的特点224
12.2.1 基于数学模型分析方法的缺点224
12.2.2 由传统方法发展起来的探索性分析方法225
12.3 探索性分析的基本方法227
12.4 专用软件工具228
12.5 探索性分析方法今后的研究方向230
12.6 由探索性分析发展起来的计算实验232
参考文献233
第十三章 探索性分析方法用于海战效能评估235
13.1 海战效能评估专题研究简介235
13.2 海战仿真系统236
13.2.1 水面舰艇编队对抗导弹饱和攻击的最大能力236
13.2.2 反舰导弹到达分布238
13.2.3 反导导弹排队拦截模型238
13.3 用探索性分析方法解决节约弹药问题241
13.3.1 计算步骤和流程241
13.3.2 反舰导弹到达分布242
13.3.3 示例243
13.3.4 用EA分析节约弹药问题各数量间的关系249
参考文献252
附件：空战智能仿真系统简介253