基于改进匈牙利算法的多技能人员调度方法

人员的优化配置对于提高装备制造效率具有重要意义。针对经典匈牙利算法不能解决具有并联环节的人员指派问题的不足,提出利用虚拟工作代替并联环节,将问题转化为典型的指派问题;通过判断虚拟工作的可实现性,迭代搜索得到最优解。以某多技能人员任务指派系统为例,详细介绍了该优化方法的步骤。优化结果很好地验证了改进算法的有效性。     

匈牙利算法在多目标分配中的应用

在多目标攻击决策中 ,根据 Harold提出的目标优势函数 ,分析了使所有目标机的总优势函数为指派问题 ,运用匈牙利算法对 n对 n的最优目标分配指派问题进行求解 ,并把它推广至 n对 m的多目标分配中。仿真结果表明匈牙利算法对于此类多目标分配指派问题的求解是十分有效的。     

基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.     

基于匈牙利算法求解的火力分配问题

匈牙利算法是求解指派问题的一个很好的算法,但一般情况下,火力分配问题的数学模型不具备指派问题的模型形式.针对目标函数是线性或非线性的一类火力分配问题,提出了虚拟火力单位或目标的方法,将问题转化为能够用匈牙利算法求解的指派问题,该方法简单、易于计算,有很高的应用价值.     

基于模糊指派的阵地选址决策

给出了一种混合部署的多个导弹营的阵地多要素选址决策方法,运用了模糊关系合成矩阵,将各种情况下的多要素导弹阵地选址问题转化为模糊指派问题,并运用了匈牙利算法进行求解,最后给出了实际算例.     

瓶颈指派问题的一种多项式时间算法

本文对瓶颈指派问题给出了一种新的算法,该算法不需要利用最大流算法,而类似于解经典指派问题的匈牙利算法。该算法是一个多项式时间算法,其复杂性为Ｏ（ｎ３）     

匈牙利算法在检查搜潜兵力指派问题中的应用

为了在对潜检查搜索中取得最佳的搜潜效果,需要根据检查搜潜方式的特点、各兵力搜索能力的不同、以及目标在各个搜索区域存在概率的大小,给不同的搜索区域指派不同的搜索兵力.在简要介绍匈牙利算法的基础上,分析了检查搜潜方式的特点,建立了该问题的整数规划模型,并举例分析说明,在VC++环境下编程实现了该算法.结果证明,运用匈牙利算法能够快速解决该问题,为实际指派搜潜兵力提供了方案决策的理论依据.     

匈牙利法的末段两层火力反TBM目标分配优化

介绍了匈牙利法解决Assignment Problem的基本原理,对匈牙利法解决指派问题的解题步骤和特殊情况进行了说明。在给出末段两层火力防御TBM的目标分配原则的基础上,阐述了相关概念,改进了匈牙利法运用方式,并建立了目标分配模型。最后通过实例的解算,证明了该方法应用于末段两层火力防御TBM目标分配中的可行性,为末段协同反TBM的目标分配提供了一种有效的算法。     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

在轨服务航天器任务指派问题

一个在轨服务可有多种服务选择,必须进行合理的任务指派。首先求解服务航天器满足燃耗约束下的可达区域,筛选出满足可达范围要求的目标航天器。然后,以任务执行时间、燃料消耗和航天器服务优先级为优化目标,研究多目标的任务指派问题。通过设计决策变量,考虑时间、燃耗等约束,建立了基于0-1整数规划的任务模型,采用NSGA-Ⅱ算法,求得问题的Pareto最优集,得到多组可供任务设计者选择自己偏好的折中方案。文章给出了两个多目标优化的仿真算例,算例一给出了任务指派的一般研究结论,算例二对比了另外一种算法：分层-加权法。仿真结果表明利用文章给出的方法可以较好地解决多目标下在轨服务任务指派问题。     

改进遗传算法的导弹目标分配方法

针对遗传算法在解决导弹目标分配问题中的困难,将火力单位的目标分配问题变换为针对导弹的目标分配问题,之后应用遗传算法求解,求解后还原为火力单位的分配结果,并用实例验证了应用遗传算法的可行性.之后,引入"优势"基因对标准遗传算法进行改进,大量实例表明,改进后的算法提高约60%的搜索效率.     

基于任务的连续出动舰载机航空保障重调度研究

对舰载机和各种保障资源进行调度是提高舰载机航空保障效率、保证舰载机所承担作战任务顺利完成的有效手段。为了克服以往研究中没有考虑作战任务变更对舰载机航空保障调度的影响,使用重调度的理论与方法研究了基于任务的连续出动舰载机航空保障重调度问题,建立了连续出动舰载机航空保障重调度模型。采用免疫算法对模型进行求解,可以避免模型的解空间可能出现组合爆炸问题。最后通过一个实例表明该模型可以很好的应对由作战任务变更所引起的重调度问起,算法求解速度满足作战需求,从而验证了模型的准确性及算法的有效性。     

货郎担问题新算法

将指派问题的匈牙利解法用于货郎担问题,通过恰当地添加大正数构造效率矩阵,得到了计算货郎担问题较快的算法。文中给出的2个例子具体地说明了算法实施过程,该算法具有一定的实用性。     

权值编码遗传算法在单机任务规划中的应用

任务规划是在任务有不同威胁程度,资源消耗和战术价值条件下,寻找总战术价值最高,而又不超出约束的任务链,这对飞机完成任务中具有重要作用,针对机载资源有限、任务有不同威胁程度和战术价值,提出了基于权值编码遗传算法的任务规划方法,该算法通过对原始问题的偏离和启发式解码来得到最优的可完成任务子集.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于GA-PSO的目标分配问题研究

防空作战中的目标分配问题属于NP完全问题,在综合考虑火力单元作战效能和防御效能的基础上,引入火力单元综合有利度,建立了一种用于大规模多火力单元对抗多轮次目标的静态目标分配模型,给出了基于GA因子的改进PSO算法,并将算法应用于目标分配模型的求解,通过VC 6.0编程和计算机仿真验证了模型的可行性和算法的有效性.     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

贪心遗传算法解决一般武器-目标分配问题

一般武器-目标分配问题,是使武器发挥最大效能而使目标遭受最大毁伤的最优化问题.遗传算法广泛用于解决最优化问题.提出一种具有贪心优化机制的局部搜索方法,以提高遗传算法的搜索效率,从而迅速找到全局最优解.应用于炮兵武器-目标分配问题的仿真试验结果表明,此算法比现有的其他搜寻算法具有更好的求解效率.     

有人机—无人机群协同空战目标分配算法

针对有人机—无人机群协同空战目标分配问题,运用离散粒子群算法,分为1架UCAV分配1个目标,1架UCAV分配2个目标时不考虑攻击先后影响和考虑攻击先后影响3种情况进行了仿真研究,提出了一种新的粒子构造方法。综合考虑空战能力指数和优势函数,构造了收益风险矩阵和多目标分配的代价函数。仿真结果具有良好收敛性,对有人机—无人机群协同空战目标分配具有参考价值。     

基于Epsilon-Nash策略的动态武器-目标分配方法

在大型任务规划软件的作战单元任务分配中,搜索零和博弈问题的纳什均衡点是求解任务分配的一种有效的方法。然而,纳什均衡点在决策中并不一定总是存在且唯一,这造成了纳什均衡策略在实际使用时具有较大的局限。通过采用Epsilon-Nash策略克服这种局限,并将其应用于自主空战任务规划系统中,通过仿真实验,证实Epsilon-Nash策略具有近似于纳什策略的效果。