应用改进遗传算法优化内弹道设计

"改进型实数编码遗传算法在内弹道优化中的应用" 内弹道优化设计是火炮武器系统设计中的关键环节，涉及到火炮性能的提升和整体作战能力的增强。传统的内弹道优化方法，如内点罚函数法、复合形法等，虽然在一定程度上能解决优化问题，但存在计算效率低和易陷入局部最优的缺点。针对这些问题，该研究引入了改进型实数编码遗传算法。 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种基于生物进化原理的全局优化工具，因其并行性和自适应性，在处理复杂优化问题时具有独特优势。然而，基本遗传算法在处理内弹道这种高度非线性和多约束的问题时可能效率不足。为此，研究者李克婧和张小兵对基本遗传算法进行了改进，主要集中在编码方式和遗传操作上，引入了最优保留策略，以更好地适应内弹道优化模型的特性。 改进后的遗传算法首先采用了实数编码，相较于二进制编码，实数编码可以更直观地表示内弹道设计中的连续变量，如装药结构参数和火炮构造诸元。同时，通过对遗传操作的优化，如选择、交叉和变异操作，提高了算法在搜索解空间时的精度和效率。最优保留策略的运用保证了种群中的优秀个体能够被优先保留，从而加速收敛到全局最优解，避免早熟现象。 在具体应用中，研究者构建了一个具有代表性的某小口径高炮内弹道装药优化设计模型。通过计算机仿真，应用改进遗传算法找到了装填条件和构造参数的最佳组合。与模式搜索法和基本遗传算法的优化结果比较，证明了改进遗传算法在内弹道优化中的有效性。 实验结果表明，改进型实数编码遗传算法在处理内弹道优化问题时，不仅能够快速找到更优解，而且在解决非线性和多约束问题时表现出更高的灵活性。这一研究不仅拓展了遗传算法在火炮内弹道优化设计中的应用，也为其他类似复杂工程问题的优化提供了新的思路和方法。 关键词：实数编码；内弹道；改进遗传算法；优化设计 本文的研究对于提高火炮武器系统的性能具有重要的理论和实践意义，为未来智能优化算法在军事装备设计中的应用奠定了基础，并可能推动相关领域的技术进步。