基于Excel的网络分析

为了研究网络优化的决策问题,运用Excel软件,使大量的计算工作量能够通过函数输入方式自动完成,极大地提高了网络分析问题的计算效率。本文通过建立网络容量模块和网络代价模块、建立路径和目标单元格、在可变单元格中输入函数和规划求解等四个步骤深入分析了解算表格的设计问题和函数使用方法,以实现计算机辅助工具准确、有效、方便地求解网络优化问题。     

基于0特征值的复杂网络结构可控与优化研究

网络结构可控对于网络控制具有重要的意义,其核心是确定结构可控时最少输入节点数量和输入节点集.针对无向网络这一问题,提出了基于无向网络结构邻接矩阵的"0特征值"的结构可控最少节点输入数量求解办法,并进一步得到结构可控最少输入节点集,在此基础上,给出了网络结构优化策略与方法,并对网络进行了优化.实例计算表明,采用邻接矩阵"0特征值"求解无向网络结构可控最少输入节点数量方法,适用于稀疏网络和紧密网络,网络结构优化策略有效,具有很强的现实意义.     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性     

考虑供应损失的战场供应网络设计

通过优化分发节点的位置,以及分发节点或供应节点与作战单元的物资供应关系,来最小化战场物资保障的成本,建立战场供应网络的整数规划模型.设计了拉格朗日启发式算法来求解该问题,最后通过包含20个供应节点、80个候选分发节点和200个作战单元的大规模优化问题验证了算法的有效性,计算结果显示本文设计的求解算法可以在短时间内计算出问题的近似最优解.     

随机网络的α最短路径问题

为了求解随机网络中满足置信度为α的最短路径问题,提出了一种BP神经网络遗传算法。首先给出了随机网络的定义,建立了α最短路径模型;然后采用BP神经网络拟合非线性函数,遗传算法优化BP神经网络输出的方法求解该问题。实验结果表明,提出的模型和算法能有效求解随机网络的α最短路径问题。     

干扰及机动条件下的比例导引智能调控策略

由于红外诱饵干扰样式复杂、目标机动形式多变导致传统比例导引律极易被干扰。为提高采用比例导引方法的导弹性能，提出一种利用径向基函数网络调控比例系数及导弹发射时机的智能导引律。以飞行时间及脱靶量为参考，通过构建加权型指标函数将求解最优比例系数及发射时机问题转化为单目标优化问题；引入量子粒子群算法求解最优决策参量，并以其作为网络输出，干扰样式作为网络输入，离线训练径向基函数网络；为提高训练效率，结合K-means及K最近邻算法初始化径向基函数网络。仿真结果表明，当存在红外诱饵干扰时，智能导引律性能优于扩展比例导引律及自适应滑模导引律。     

战时装备保障力量抽组多目标优化模型研究

分析了影响装备保障力量抽组决策的因素,对装备保障力量的抽组问题进行了数学描述,建立了装备保障力量抽组多目标优化模型。针对多目标优化的求解问题,提出了一种相对理想点的求解算法。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的相对接近度而构造一个偏好函数,将多目标优化问题转变为单目标优化问题进行求解,通过实际算例验证了算法的可行性。     

水雷气动不平衡式发射轴向受力优化分析

基于水雷气动不平衡式发射内弹道数学模型,建立了轴向受力和出管速度的泛函表达式,以基本可行解为基准,对可行解区间进行了仿真计算,通过将轴向受力和出管速度函数在基本可行解处一阶泰勒展开,并采用分段函数表示可行解各分量的变化律,从而将非线性问题转化为线性规划问题,运用单纯形法进行优化求解,得到了最优发射条件.     

基于风险控制的装备供应链网络设计模型

针对风险管理中的装备供应链正向（供应）网络设计问题，在对装备供应链风险和成本进行量化分析的基础上，综合考虑风险和成本2方面因素，建立了基于风险控制的装备供应链网络设计优化模型。并设计了遗传算法对模型进行求解，给出在指定风险水平下最优设计方案与总成本。最后通过实例分析和计算，结果表明，该优化模型合理、有效、可行。     

均匀分布集群目标射击火力分配优化数值仿真方法

基于所提出的火力分配方案,使用数值积分方法将对均匀分布集群目标射击的火力分配优化问题转化为由多变量初等函数表示的积分和函数在单位多面正方体内的最小值求解问题,火力分配优化的瞄准点坐标可以尝试利用成熟的Matlab优化计算软件来直接求解,算例说明所给出方法对于火力分配优化问题的深入研究是有裨益的.     

基于极大熵微粒群混合算法的非线性方程组求解

针对非线性方程组,给出了一个新的算法.该算法首先把非线性方程组转化为一个不可微优化问题,然后用一个称之为凝聚函数的光滑函数直接代替不可微的极大值函数,从而可把非线性方程组的求解转化为无约束优化问题,再利用微粒群算法对其进行求解.利用4个测试函数对其进行测试并与其他算法进行比较.计算结果表明,提出的算法在求解的准确性和有效性方面均优于其它算法.     

基于遗传算法的认知网络调度算法设计

在网络可用频谱资源动态变化条件下,为了实现认知系统频谱利用率的提升和对用户公平性的保证,文章首先建立了无限队列缓存的OFDMA认知系统调度优化模型。在此基础上,结合简单遗传算法SGA(SimpleGenetic Algorithm)和优化约束条件,提出了基于遗传算法的认知调度策略CRSGA(Cognitive Radio SchedulerBased on Genetic Algorithm)实现了优化问题的求解。仿真结果表明,通过调整适应度函数中的比例因子,CRSGA算法能够在有效保证用户公平性的同时逼近系统频谱利用率上限。     

自航式鱼雷发射装置发射管长度优化研究

基于某型鱼雷自航发射的内弹道数学模型,选择自航管的总长度作为优化目标,讨论了约束函数的取值,确定了优化问题的数学表达.采用惩罚函数法进行寻优计算,针对约束函数具有不可微和非线性的特点,采用模式搜索算法进行了无约束优化的求解,给出了优化结果并进行了比较.     

基于网络演算理论计算车电系统总线的最大时延

以车电系统总线为研究对象,以网络演算理论为数学工具,提出一种基于网络演算理论的车电系统总线的最大时延计算模型.通过仿真实验得到了车电系统总线中各个信息帧的到达曲线、高优先级的信息帧集合的到达曲线、服务曲线和最大时延的数值结果.与相关研究相比,所建模型输入参数少,计算量小,可以快速求解车电系统总线的最大时延,具有良好的适应性和通用性,可以作为车电系统总线分析、设计与优化的理论支持工具.     

器材分层集装问题的遗传算法应用研究

从缩小搜索区域、增强算法的收敛性,以及缩短计算时间的角度出发,提出了解决器材分层集装问题的遗传算法。根据实际情况论述了解决该问题的3步法,并建立了优化的数学模型,构造了适合遗传算法求解的目标函数。实验表明,遗传算法具有很好的全局收敛性,能有效地解决器材分层集装问题。     

遗传算法及其在导弹火力分配上的应用

遗传算法是一种近年来新发展起来的优化算法,目前它已被广泛应用于解决许多实际问题,如函数优化、图像识别、机器学习、人工神经网络、人工生命、优化调度等许多领域。通过对一种遗传算法的研究,阐述其在导弹武器火力分配上的应用。首先设计和实现了一种遗传算法;然后描述了导弹火力分配优化问题,建立了其数学模型;最后运用遗传算法求解了该问题。     

区域和参数化可靠性灵敏度指标及其解法

针对基于方差的全局可靠性灵敏度指标,分别提出基于方差的区域和参数化可靠性灵敏度指标,以衡量输入变量的取值区域发生变化时或输入变量的方差减小时整个输入变量系统对失效概率不确定性贡献的变化情况。然后从Pearson相关系数的视角分别将所提指标表述成无条件失效域指示函数与固定某一随机输入时的条件失效域指示函数之间的相关系数。在此转换的基础上,提出基于Pearson相关系数的两种求解方法,一种采用蒙特卡洛方法重复抽样进行循环计算,另一种借鉴重要抽样的思想。功能函数的计算样本可重复使用而不增加任何额外的计算代价,故后者大大提高了求解所提区域和参数化灵敏度指标的计算效率。算例结果验证了所提指标的合理性,同时也证明了所提方法的准确性与高效性。     

求解互补问题的极大熵微粒群混合算法

首先,利用NCP函数,将互补问题转化为一个非光滑方程组问题,然后用凝聚函数对其进行光滑化,进而把互补问题的求解转化为无约束优化问题,最后利用微粒群算法对其进行求解。利用3个测试算例对其进行测试并与其他算法进行比较,计算结果表明:该算法在求解的准确性和有效性方面均优于其他算法。     

含脉冲负载的综合电力系统储能优化配置研究

考虑到舰船环境限制和高能脉冲负载对储能的需求,有必要对储能装置进行合理的选型和优化配置,来提升综合电力系统性能。为此,基于带权极小模理想点法和层次分析法,提出了一种储能装置性能评价函数,并以其为优化目标,进行储能装置优化配置。所提出的评价函数充分考虑系统需求和脉冲负载特性,以储能装置体积、质量和经济性作为评价函数主要组成部分,同时考虑功率、能量、电压、荷电状态等约束,建立优化配置模型,并采用差分进化算法进行求解。以高性能锂电池和超级电容器为例,对所提模型进行求解计算,结果表明在所给权重系数下锂电池性能更优,更适用于综合电力系统,并给出了优化配置后的指导方案。     

可测试性技术中的图论问题及其求解

近 2 0年来 ,为了解决结构日益复杂的电路测试问题 ,可测试性技术得到了迅速发展。在可测试性技术中 ,针对不同的测试对象 ,如何对可测试性设计方案以及测试策略进行优化 ,降低总体代价 ,是亟待解决的问题。为了解决这两类典型的优化问题 ,首先应用图论方法建立问题的拓扑描述模型 ,然后通过构造相应的逻辑求解函数 ,给出问题最优解的求解算法 ,并通过简单实例演