正交遗传算法与灵敏度分析在体系仿真优化中的应用

"这篇论文探讨了基于正交遗传算法和灵敏度分析的体系仿真优化方法，旨在解决复杂系统的优化问题，特别是在体系对抗的背景下。作者是来自国防科学技术大学信息系统与管理学院的研究团队，他们提出的方法结合了两种技术，以提高仿真优化的效率和准确性。" 正交遗传算法（Orthogonal Genetic Algorithm）是一种优化算法，它借鉴了生物进化中的遗传机制，通过模拟自然选择、交叉和突变等过程来寻找问题的最优解。在正交遗传算法中，种群的个体代表可能的解决方案，通过迭代过程逐步改进。正交设计用于生成测试用例，可以有效覆盖解空间，减少冗余，提高搜索效率。 灵敏度分析（Sensitivity Analysis）则是研究系统输入参数变化对输出结果影响的方法。在体系仿真的优化过程中，灵敏度分析可以帮助识别哪些输入参数对系统性能最为关键，从而指导算法更专注于对这些关键参数的优化。 论文指出，由于体系对抗已成为现代战争的主要形态，对体系优化的研究至关重要。该方法首先运用正交遗传算法在可行域内寻找一组初始的较优解，然后通过对这些解进行灵敏度分析，揭示输入和输出之间的关系。这些关系可以用来指导后续的算法搜索，使其更高效地逼近全局最优解。 实验部分，研究者使用实际数据实例验证了该方法的有效性，结果显示，该方法能在较少的仿真迭代次数下找到满意或最优解，且具有良好的通用性，可以应用于其他复杂优化问题的求解。 关键词包括体系、仿真优化、正交遗传算法和灵敏度分析，表明论文主要关注的是如何结合这两种技术来解决复杂系统优化问题。该研究对于军事领域的系统设计和优化，以及其他需要处理复杂优化问题的领域，如工程、经济和运营管理，都具有一定的理论价值和实践意义。 这篇论文提供了一个创新的优化策略，它结合了正交遗传算法的高效搜索能力和灵敏度分析的深度洞察，为解决大规模、多变量的仿真优化问题提供了新的思路。这种方法不仅可以提升优化效率，还能更好地理解系统行为，有助于决策者做出更为明智的选择。