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耿振余 著 / 国防工业出版社 / 2015-12 / 精装
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上书时间2024-05-28
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软计算方法及其军事应用(精)
随着信息技术在军事上的不断应用,军事系统的复杂性越来越高,传统的数学方法已经不适应这类问题的求解,远远不能满足军事复杂系统研究的需要,软计算方法作为处理不确定、不**和部分真实性系统的有效方法,越来越得到军事人员的重视。软计算方法依据其强大的对不确定、不完整信息系统的处理能力,在解决军事复杂系统的建模、优化、求解中起到不可替代的作用,并能为军事人员提供多个满意的解决方案。
目前,软计算方法已作为军事运筹学研究生的重要课程,也越来越得到军校学员的喜爱,它是完成各项课题研究的有力工具。《软计算方法及其军事应用》就研究军事复杂问题常用的软计算方法,重点针对军事研究人员、军校硕士以上学历学员,从它的理论基础(概念、原理、步骤)和在军事上的应用)(应用领域、步骤和示例)两个方面进行介绍,使大家在学习理认方法的同时,通过应用步骤和应用示例介绍,能够对具体军事领域的应用有个清楚的认识,能够*好地掌握软计算技术并能够很好地应用于具体的研究中去。
第1章 绪论1.1 软计算与硬计算1.1.1 硬计算1.1.2 软计算1.2 软计算的内涵及主要特征1.3 常用的软件计算方法1.3.1 遗传算法1.3.2 免疫算法1.3.3 神经网络算法1.3.4 蚁群算法1.3.5 微粒群算法1.3.6 模拟退火算法1.3.7 模糊集1.3.8 粗糙集1.3.9 贝叶斯网络1.4 软计算方法的军事应用第2章 遗传算法2.1 遗传算法的基本思想2.2 遗传算法的基本概念2.3 遗传算法的优点2.4 遗传算法的操作步骤2.5 遗传算法的实现2.5.1 编码和解码2.5.2 种群规模2.5.3 种群初始化2.5.4 适应度函数2.5.5 选择算子2.5.6 交叉算子2.5.7 变异算子2.5.8 算法终止条件2.6 遗传算法的改进2.6.1 基本遗传算法的缺点2.6.2 常见的遗传改进算法2.7 遗传算法的军事应用2.7.1 遗传算法在军事上的应用2.7.2 遗传算法的应用步骤2.7.3 遗传算法在作战部署中的应用实例2.7.4 遗传算法在火力分配中的应用示例第3章 免疫算法3.1 免疫算法的基本思想3.2 免疫算法的常用术语及参数3.3 免疫算法的仿生机理3.3.1 免疫识别3.3.2 免疫学习3.3.3 免疫记忆3.3.4 克隆选择3.3.5 免疫网络3.3.6 免疫调节3.3.7 免疫反馈3.3.8 免疫代谢3.3.9 免疫耐受3.4 人工免疫算法3.4.1 一般免疫算法3.4.2 克隆选择算法3.4.3 阴性选择算法3.4.4 免疫网络算法3.5 一般免疫算法的实现3.5.1 抗体编码3.5.2 抗体抗原的亲和度计算3.5.3 接种疫苗3.5.4 克隆选择3.5.5 抗体抑制和促进3.6 免疫算法的军事应用3.6.1 免疫算法在军事上的应用3.6.2 一般免疫算法的应用步骤3.6.3 免疫算法在决策优化中的应用示例3.6.4 免疫遗传算法在路经规划中的应用第4章 神经网络算法4.1 神经网络的基本思想4.2 神经网络的基本概念4.2.1 神经元模型4.2.2 神经网络模型4.2.3 神经网络的学习方法4.3 神经网络的具体实现4.3.1 多层前向神经网络4.3.2 Hopfield神经网络4.3.3 自组织神经网络4.4 神经网络的军事应用4.4.1 神经网络在军事上的应用4.4.2 神经网络的具体应用步骤4.4.3 神经网络在作战辅助决策中的应用4.4.4 神经网络在训练成绩评判中的应用第5章 蚁群算法5.1 蚁群算法的基本思想5.2 蚁群算法的基本概念5.2.1 蚁群算法的数学描述5.2.2 蚁群算法的收敛性分析5.3 蚁群算法的操作步骤5.4 蚁群算法的具体实现5.4.1 离散域蚁群寻优算法5.4.2 连续域蚁群寻优算法5.5 蚁群算法的军事应用5.5.1 蚁群算法在军事上的应用5.5.2 在后勤运输路径选择中的应用5.5.3 在武器火力优化分配中的应用5.5.4 与遗传算法在军事领域的融合应用第6章 微粒群算法6.1 微粒群算法的相关概念6.1.1 微粒群算法的起源6.1.2 微粒群算法的基本原理6.1.3 基于微粒群算法的多目标优化6.1.4 微粒群算法的设计步骤6.2 微粒群算法的行为和拓扑分析6.2.1 基于离散时间线理论的分析6.2.2 代数分析6.2.3 拓扑结构分析6.3 微粒群算法的军事应用6.3.1 微粒群算法在军事上的应用6.3.2 微粒群算法的应用步骤6.3.3 车辆路径问题微粒群解法6.3.4 军事车辆路径问题第7章 模拟退火7.1 物理退火过程7.2 模拟退火算法7.2.1 Metropolis准则7.2.2 模拟退火算法模型7.2.3 影响模拟退火算法的主要因素7.2.4 模拟退火算法收敛性证明7.3 模拟退火算法设计7.3.1 初始温度7.3.2 终止温度7.3.3 MarKov链长7.3.4 冷却进度表7.4 军事上的应用7.4.1 雷达网部署优化问题7.4.2 任务调度问题第8章 模糊集8.1 模糊集的基本思想8.2 模糊集的基本概念8.2.1 模糊集和隶属函数8.2.2 模糊集的表示方法8.2.3 隶属函数的确定方法8.3 模糊集的具体应用步骤8.3.1 模糊综合评判模型建立8.3.2 因素重要程度系数确定8.4 模糊集的军事应用8.4.1 模糊集在军事领域的应用8.4.2 模糊集的军事应用步骤8.4.3 在武器装备采办风险评估中的应用示例8.4.4 在装备管理经济效益评价中的应用示例8.4.5 在军事领域与其他算法的融合应用示例第9章 粗糙集理论9.1 粗糙集提出的背景9.2 粗糙集的理论研究9.3 粗糙集的特点9.4 粗糙集所能处理的问题9.5 粗糙集与模糊集的区别9.6 粗糙集的相关概念9.6.1 粗糙集的概念9.6.2 知识约简9.6.3 决策规则9.6.4 可变精度粗糙集模型9.7 粗糙集理论的军事应用9.7.1 粗糙集理论在军事上的应用领域9.7.2 粗糙集理论的应用步骤9.7.3 粗糙集理论在目标识别中的应用示例9.7.4 粗糙集理论在加权指标评估中的应用第10章 贝叶斯网络10.1 贝叶斯网络的提出背景10.2 贝叶斯网络的基本思想10.3 贝叶斯网络的基本概念10.3.1 贝叶斯网络的理论基础10.3.2 贝叶斯网络的基本定义10.4 贝叶斯网络方法的优点10.5 贝叶斯网络的构建10.5.1 贝叶斯网络的构建方法10.5.2 贝叶斯网络学习10.5.3 贝叶斯网络的构建步骤10.6 贝叶斯网络的推理模式10.7 贝叶斯网络的军事应用10.7.1 贝叶斯网络在军事上的应用10.7.2 在空战态势评估中的应用10.7.3 在军事威慑信息传递机制分析中的应用参考文献
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开播时间:09月02日 10:30