简介：在研究气体爆轰条件和物理模型的基础上，首次以遗传算法为工具，解决了气体爆轰参数求解时温度、压力假设的盲目性和复杂性，并应用具体算例对该方法进行了验证，为气体爆轰参数的求解提供了一个新的途径。

简介：利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义.

简介：提出了一个火力分配的非线性整数规划模型，该模型充分考虑了多火力点联合毁伤概率对实际射击效果的影响。应用基本蚁群指派算法可以求解此NP问题，但难以满足战术决策的实时性要求。为此，提出一种自适应的信息索更新方法和消除无效分配的变异策略，提高了收敛速度。采用删除已访问节点的方法取代比较禁忌表的方法，进一步降低了计算代价。计算机实验结果表明，该算法在优化性能和时间性能上都取得了良好的效果，满足战术决策的实时性要求。

简介：从武器系统备件保障的需求出发,建立了在给出预算经费情况下备件储备量的优化模型.利用遗传算法高度并行、全局寻优的特点,采用了自然数编码的方式,通过实例探讨了该模型的求解方法.

简介：介绍了如何用遗传算法来解决考虑RMS因素的装备需求量问题。首先，分析了考虑RMS因素的装备需求量问题的要素、约束、输入条件和解空间，并建立了数学模型。然后，讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法。最后，给出了具体实例的输入数据、基于Matlab遗传算法工具箱的编程思路，并比较了遗传算法与阶段最优算法的效果。

简介：在（1＋1）EAs中，采用马尔可夫链推移时间分析法，推导出了平均首次命中时间的表达式。从理论上分析了变异概率对平均首次命中时间的影响。结果表明适当的变异概率会缩短平均首次命中时间，加快进化算法的寻优时间。

简介：支持向量机能够较好解决小样本、非线性数据特征的多分类问题,适用于火炮内膛疵病的分类,但其性能依赖于其参数的选取;对基本遗传算法进行改进,使用自适应的交叉算子和变异算子,并应用于支持向量机参数优化;通过对火炮内膛疵病分类精度的对比研究,改进的遗传算法确定支持向量机优化参数的方法取得了良好的效果,验证了该方法对疵病分类的有效性。