在军事作战领域，火力分配是一个核心问题，涉及到在有限的火力资源条件下如何实现最大化的作战效果。基于Matlab遗传算法求解火力分配优化问题是一门应用广泛的计算技术，它利用遗传算法的高效搜索能力来解决复杂优化问题。遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学原理的搜索启发式算法，它的思想来源于达尔文的进化论和孟德尔的遗传学理论。 遗传算法在火力分配优化问题中的应用主要包括以下几个步骤：首先是编码阶段，即将火力分配方案转化为遗传算法可以处理的形式，常见的编码方式有二进制编码、实数编码等。其次是初始种群的生成，随机生成一组满足问题约束条件的染色体形成初始种群。然后是适应度评估，根据火力分配的目标函数或适应度函数计算每个个体的适应度，这一过程反映了不同分配方案的优劣。接着是选择过程，根据个体的适应度进行选择，适应度高的个体更有机会被选中参与下一代的繁殖。交叉（或称杂交）操作是模拟生物遗传的过程，通过交叉产生新的个体。变异操作则是为了增加种群的多样性，避免算法早熟收敛，通常以较小的概率对新个体进行随机改变某些基因。新一代种群的形成是基于选择、交叉和变异后的个体，用于下一轮迭代。重复迭代过程，直到满足终止条件，比如达到预定的迭代次数或者适应度达到一定阈值。这样，遗传算法不断迭代优化，最终能找到问题的近似最优解。 在Matlab环境下实现遗传算法求解火力分配优化问题时，需要注意的是代码的编写和调试。上述提供的部分内容中包含了Matlab代码片段，描述了如何在Matlab中初始化种群、进行适应度计算、选择、交叉、变异等一系列操作，以及如何根据这些操作更新种群并迭代。代码段使用了注释说明每一个步骤的功能，便于理解和操作。需要注意的是，在实际使用前，必须检查和调整代码，以确保其符合具体火力分配问题的约束和目标。 此外，运行结果往往通过图表展示，便于直观地分析算法效果和解的质量。文中提到了Matlab版本为2019b，而参考文献中引用了相关的研究，这表明该方法在学术界已有了一定的研究基础和实际应用。 虽然遗传算法在火力分配优化问题上具有其优势和实用性，但该算法也存在一些局限性，比如容易过早收敛于局部最优解，因此在实际应用中可能需要结合其他算法或方法来进一步优化解决方案。此外，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，火力分配优化问题的求解手段也在持续创新，寻求更加高效和精确的算法是未来研究的方向之一。

根据炮兵作战实际问题,建立基于改进蚁群算法的火力分配决策模型。描述解决火力分配问题的一般步骤,对算法流程进行设计,并利用匈牙利法进行实验结果比对。实验结果表明,该方法合理有效,求解效率和质量较其它算法有明显提高。

电力市场的最优化分配问题源代码,电气工程同学大作业。

要： 针对问题（一）采用了层次分析方法来构建合理的评价指标体系进而建立数学模型，求解到一致性比率小于0.1则一致性检验通过，得到的权向量就可以作为最终决策的依据。 针对问题（二）为使病床的使用效率尽可能高，在确定病人优先级的情况下结合FCFS规则，建立优化分配模型，对有限的病床进行具体合理的分配，再根据分配的结果利用所建立的评价指标体系对其进行评价，从而确定该模型的可行性。 针对问题（三），根据已知附录中的数据，运用Excel进行处理，分析得出平均每天的空床数，并根据该病人住院的先后顺序及等待住院的病人数量，从而建立模型，将病人的大致入住时间告知病人。 针对问题（四）根据住院部不安排周六、日做手术这一情况，对问题二中的模型做出相应的调整，使其满足现有条件，从而构建新的优化方案。 针对问题（五）是根据平均逗留时间最短建立的比例分配模型，最终得出明确的、有说服力的结论即医院眼科仅有的79张病床按33%、16%、16%、13%、22%比例分别分配给白内障单眼、双眼、青光眼、视网膜、外伤病人的病床数为26张、13张、13张、10张、17张。 此论文获黑龙江赛区一等奖

为了提升OFDM协作通信系统的网络覆盖率及网络容量，提出了一种基于子载波选择配对及功率优化分配的OFDM系统。在OFDM的系统模型上进行中继配对和非中继配对的性能分析，将子载波选择配对转换为一个整数规划问题，并采用基于匈牙利算法的规划方法进行配对矩阵的计算；根据OFDM系统的功率分配问题，采用KKT条件下优化中继功率及电源功率的方法进行功率分配。仿真结果表明，所提出的方法相比统计质量QoS保证的资源分配方案以及OFDM中继系统异构服务的资源分配算法，在提高网络覆盖率和容量上表现出更好的效果。

基于机场滑行效率提升的停机位优化分配模型

在国家税法规定允许范围内, 在保持年终奖与第12 月工资总额为给定值的条件下，计算出最优的工资与奖金分配，使纳税人纳税最优。纳税基数为5000.可批量Excel导入工资表计算。

针对综合防空火力分配中,传统火力分配模型没有全面考虑火力通道射击效能因素,且在火力资源相对充足的情况下火力资源易浪费和易延误战机的问题,将射击有利度、飞临时间与威胁度等因素结合,构建一种新的综合防空火力分配模型.基于此模型,针对来袭目标、火力节点以及制导节点3者之间的火力优化匹配问题,提出一种基于深度优先搜索预处理的多种群并行布谷鸟搜索算法(PMPCSA).该方法采用Prolog智能规划语言构建目标-火力节点-制导节点匹配规则库,在规则库中利用深度优先搜索快速生成可行的目标-火力节点-制导节点的匹配预处理方案;采用多种群并行布谷鸟搜索算法,对得到的可行分配空间进行搜索,通过引入多种群并行优化搜索,不同种群赋予不同控制参数的思想,兼顾算法的全局探索和局部开发能力,可有效提高算法寻优效率.最后,通过仿真结果验证所建综合防空火力分配模型的优势性,同时表明,所提出的PMPCSA算法能有效地平衡全局探索与局部开发,在保证较高收敛速度的同时,提高全局探索能力.

行业分类-互联网-互联电网交直流并联输电通道功率随机优化分配方法.zip

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化分配