π-幂零群的一个新刻画

有限群的结构与其子群的性质间的关系问题是群论的一个重要研究方向,通过群的极大子群、正规子群、半正规子群等对该群进行研究,已有一系列结果。该文将用群G的p-Sylow子群P及其极大子群去研究群的结构,得到群G是π-幂零群的一个充分条件。     

有限群的极大子群的正规指数

有限群的结构与其子群性质间的关系问题是群论的一个重要研究方向,通过群的极大子群、正规子群、半正规子群、极大子群的正规指数等去研究群的可解性,超可解性、幂零性等,已有一系列结果.应用极小反例方法,利用有限群极大子群的正规指数,得到了一个有限群是π-可解群的充分条件,2个有限群是π-可解群的充分必要条件.     

|μ(G)|=|π(G)|的有限群

本文讨论了一类有限群,当且仅当|μ(G)|=|π(G)|,我们称该群 G 为“*”群。我们得到了“*”群的一系列性质,并给出了在群 G 可解或超可解情形下“*”群的基本构造。     

基于改进多种群PSO算法的火炮随动系统调节器参数优化

针对传统火炮随动系统调节器参数整定难以达到最优的问题,提出一种基于K-均值与惯性权重指数递减的多种群PSO(KEDM-PSO)优化算法。为保证种群的全局搜索能力得到最优的参数,采用将初始种群划分为多个子群协同寻优的策略。综合考虑系统复杂程度、种群规模、解集的多样性及收敛性,采用K-均值算法将初始种群划分为3个子群,使3个子群协同寻优。为保持种群多样性,各子群不断地聚类重组,动态调整子群规模以更好地进化。子群寻优采用惯性权重指数递减策略,使得算法具有初期搜索范围大、速度快,后期惯性权重小,利于收敛、稳定的特点。试验表明该算法是有效可行的。     

一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法

针对多个虚拟网络同时映射时资源统一优化分配的问题,提出了一种基于多目标微粒群优化的虚拟网络映射方法(MSC-VNE),提高底层网络资源利用率及全局负载均衡性能。建立了虚拟网络映射的多目标优化模型,将单个虚拟网络映射作为一个子群,并采用多子群协作优化的方法在子群映射时通过相互信息交换进行协同进化,最终达到全局资源的优化分配。仿真结果表明,与典型成果相比,提出的方法有效地提高了底层网络资源利用率和虚拟网络构建成功率。     

基于多智能体的油料保障组织机构设计

组织是油料保障系统问题的重要方面,Agent组织是一种有效的组织结构设计方法。将π演算和化学抽象机分别运用到军队油料保障组织结构的形成和设计过程,对MAS(Multi-agent systems)组织结构进行设计,并给出了应用示例,该设计方法对油料保障组织机构设计研究有重要的意义。     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第IV部分:模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器。它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应。它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比。本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计。研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示。这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征。仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较。     

相依目标群状态转移概率矩阵的特性及其应用

本文对相依目标群的状态转移概率矩阵的性质进行了深入的分析,得到了若干重要结论,并在此基础上讨论了相依目标群系统的火力分配模型     

一种新型群签密方案

群签密是一种能够同时提供群签名和群加密的密码体制。本文首次将群签密的应用范围推广到仅需要完整性的场合，提出了广义群签密的定义。广义群签密既有群签密的属性，对特定的输入还可以单独提供群签名的功能。基于ACJT群签名方案，本文提出一个新的群签密方案SC-ACJT。同时，在有特定的发送方和接收方时，方案执行群签密功能；在没有特定的接收方时，方案等价于ACJT群签名。     

高频链路自动化

ALE是HF通信的重要环节、网络化的基础。本文分别介绍了2G－ALE、AQC－ALE和3G－ALE的链路建立协议，信息协议、信号结构，调制解调波形、ALE控制与管理功能，探测与信道选择。经分析比较可察觉HF链路的建立自动化程度越来越高。     

基于π演算的舰船作战任务流程建模

针对舰船作战任务流程仿真和任务成功性研究的需求,运用π演算理论,对舰船作战任务进行了元任务分解,确定了执行命令-条件-运行设备(command-condition-equipment,CCE)规则。在此基础上,研究了一种基于元任务的作战流程π演算形式化和基于CCE规则的元任务建模方法。利用该方法对潜艇鱼雷攻击过程进行了建模,并分析了任务过程的复杂并发性、不确定性和动态演化性。最后,使用MWB工具对所建模型进行了验证和推演,证明了该模型的正确性和有效性,为舰船作战任务流程建模和分析提供了一种新的技术途径。     

基于改进粒子群算法的联合火力打击目标分配研究

针对联合火力打击目标分配涉及影响因素多、存在大量参数和变量的特点，建立了联合火力打击目标分配模型，采用改进的粒子群算法探讨了目标最优化分配问题。对粒子群算法中解空间存在的可能解进行编码，将可能解进行交叉、变异和选择操作得到新的粒子个体，不断迭代，从而得到可行的最优解。通过对一个作战想定的多次仿真，进一步表明了算法的可行性和有效性，为指挥员科学决策提供了依据。     

*X中的Q-拓扑、*τ拓扑、J τ拓扑及其性质

本文对＊Ｘ中的三种常用拓扑进行了研究,得到了一些性质。特别地,通过对＊Ｘ的商拓扑的研究,得到了Ｔｙｃｈｏｎｏｆｆ空间的Ｓｔｏｎｅ－Ｃｅｃｈ紧扩张定理的非标准证明。     

基于协同增益的联合编队作战任务群聚合模型

作战任务群是联合编队遂行各种作战任务的主要组织形式，兵力聚合是构建作战任务群的有效途径，文中将模糊聚类（FCA）法应用于作战任务群聚合。在研究聚合原则、聚合结构的基础上，提出兵力间协同的增益效应，并建立了协同增益模型。将协同增益模型和FCA相结合，建立了作战任务群聚合模型（PFCM）。模型着力解决互联、互通、互操作能力逐步增强条件下各个作战单元协同效应的实现，是提高联合编队作战协同能力的有效途径。     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第III部分:模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群。它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器。同时,它很容易实现。通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量。     

正规模糊测度空间上的条件期望

讨论了次可加、具有有界变差的正规模糊测度空间上关于模糊测度、内测度及模糊积分的性质，在此基础上定义了此模糊测度空间上随机变量的条件数学期望，它是相对于经典测度空间的一个推广。     

可判定条件下的零知识证明

零知识证明是密码学关注的问题之一。在可判定条件下，运用代数学中群的共轭性质进行零知识证明，其实例就是数学中关于寻找共轭子的困难性问题。     

备件冷储备方案下装备群任务可靠性建模

针对具有相同结构功能的装备群系统可靠性评估问题,根据任务周期内对装备完好数的要求,合理表示了系统状态转移过程。以部件任务期间状态变化为研究对象,将系统等效表示为多阶段任务系统,即串行k/N(G)系统。在确定系统可行状态过程基础上,分别建立了部件寿命分布在3种不同情形下的系统任务可靠性模型,并分析了备件冷储备方案的影响。为确定系统任务期间备件携带量提供决策支持,最后给出了一个应用实例。