谈消防集群通信系统的功能扩展

随着火灾特点的变化和科学技术的发展,提高消防部队灾情响应速度的要求日渐强烈,建立更加智能化的接处警系统迫在眉睫。这就要求作为灭火救援重要组成部分的集群通信系统具有与其它网络的相容性,从组呼、联网调度、故障弱化功能、数据传输及查询、集群系统与常规系统互联等方面探讨集群通信系统的功能扩展。     

省级消防通信指挥系统建设应注意的环节

消防通信指挥系统在灭火抢险救援工作中处于重要地位。介绍了省级消防通信指挥系统的总体设计及主要功能，论述了系统的基础通讯网络建设、跨区域灭火救援指挥系统、警情上报系统、移动指挥系统、信息交互等关键环节，并探讨了系统设计应坚持的原则。     

当前社会应急救援队伍建设探讨

社会应急救援队伍建设应突出执行力,以建设一支领导有力、组织合理、处置科学的指挥机构为中心,以通信指挥平台及应急队伍建设为两个基本点。要进一步建立完善的灭火抢险救援指挥体系;配置足够的硬件设施;增加灭火救援力量;转变观念,以建立强大的应急救援队伍。     

消防灭火救援现场通信存在问题与对策

通过了解目前消防部队通信指挥系统建设现状,结合部队以往灭火救援作战经验,针对消防部队经常面对的几种典型灾害现场,对各种灾害现场通信存在的困难及问题进行总结归纳,并分别提出了几点关于加强现场通信畅通,提高灭火救援成功率的方法。     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。     

通信对抗无人机集群侦察区域规划规则研究

侦察区域规划是通信对抗无人机集群智能侦察的首要任务.能否合理规划侦察区域,对通信对抗侦察任务的完成至关重要.通过研究侦察区域规划分配和动态调整流程,结合通信对抗战斗原则和相关军事经验,整理归纳出通信对抗无人机集群进行侦察区域规划的行为规则、判定规则和策略规则,并提出了规则的使用建议,构想了具体应用场景.     

抗压防护服设计构想及应用展望

针对灭火和抢险救援过程中因建筑坍塌引发消防官兵伤亡的事故频频发生的现况,结合高压气体的受力、传力特点,提出了多级气囊缓冲式抗压防护服的设计构想;探讨了抗压防护服的材料选择和各主要部分的设计,分析了多级气囊缓冲式抗压防护服在实际灭火和抢险救援工作中得到运用的可能性,为灭火和抢险救援过程中消防人员的安全提供一定的保障。     

谈灭火救援组织指挥的关键环节

灭火救援组织指挥的正确与否,直接关系到火灾扑救和抢险救援的成败。从指挥员的综合素质到组织指挥各环节的情况变化,影响灭火救援组织指挥的因素很多。从调度指挥、指挥员的综合素质、掌握对流态势、创造性运用战术理论等方面提出了把握灭火救援组织指挥的关键环节。     

关于移动消防通信指挥系统建设的几点思考

移动消防通信指挥中心的现代化程度和高科技应用水平已经成为建设一支现代化、信息化消防队伍的重要标志之一。移动消防通信指挥系统能够将消防部队灭火救援指挥工作进行优化和程序化、规范化,实现以信息平台为载体,以可视化现场图资料采集为源泉,以信息共享为基础,以指挥协同为目标,使灭火救援指挥工作的＂业务流＂与＂信息流＂高度融合,极大地提高了灭火救援指挥工作的效率、质量和水平,推进消防工作改革向纵深发展,使网上作战指挥引导实战成为现实。     

大力加强消防支队规范化建设

加强支队规范化建设是完成日益繁重的防火、灭火及抢险救援任务的需要,消防支队是执法主体,只有实行规范化管理,才能树立文明形象,才能保证依法防火、依法行使权力.     

基于蚁群算法的火力分配寻优方法研究

火力分配的优化是最大限度的发挥火力单位效能,达到最大毁伤效果的基础和前提,将蚁群算法应用于火力分配的优化.研究了蚁群算法用于火力分配寻优的相关条件,给出了火力分配寻优的模型和算法.最后,结合一个应用实例,说明了蚁群算法用于解决火力分配问题有很好的应用价值.     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

基于改进蚁群算法的云计算任务调度研究

把改进的蚁群算法应用到云计算任务调度中,通过将任务在虚拟机上的一次分配作为蚂蚁的一次成功搜索,实现了虚拟机的负载均衡和调度时间的优化,提高云计算资源分配的效率。通过在Cloud Sim平台下进行仿真测试,结果显示,改进蚁群算法在负载均衡性能和总的任务调度时间方面均优于基本的蚁群算法。     

精确火力打击对人员软毁伤的效果分析

现代战场,信息化弹药大量应用,火力打击的精确度越来越高。通过精确打击,不仅能对人的肉体进行硬摧毁,而且其产生的巨大杀伤效应还能对人员产生软毁伤。在从单个人员和群体两个方面建立精确火力打击对人员软毁伤的量化指标与数学模型的基础上,分析了精确火力打击对人员战斗力的影响,并据此提出了降低精确火力打击对人员软毁伤程度的相应防范的措施。     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

基于蚁群算法的模糊控制规则优化设计

为了避免设计模糊控制系统时遇到的“规则爆炸”问题,提出基于模糊相容系数的模糊规则优化方法．该方法定义了模糊规则的相容程度,得出的相容系数矩阵作为蚁群算法的启发式因子．采用蚁群算法优化模糊规则进行仿真,结果显示该方法生成的模糊规则具有较好的相容性和控制性能．     

基于优化蚁群算法的装备调拨决策系统研究与设计

将蚁群算法和遗传算法应用于装备调拨决策系统,实现了装备调拨决策信息的生成.同时利用遗传算法对蚁群算法的参数进行了优化,实验证明优化后的蚁群算法在平均路径长度、算法平均执行时间和总执行时间上较传统蚁群算法都有一定程度的改进.     

一种改进的连续域蚁群算法

简要介绍了蚁群算法,并从解决连续域问题的角度分析了段海滨等提出的基于网格划分策略的连续域蚁群算法的基本原理,针对该算法的特点和存在的缺陷,提出了改进的办法:在前期用遗传算法快速生成初始信息素,再利用蚁群算法寻求精确解。最后通过对一个二维连续域函数优化仿真实验,证明了改进后蚁群算法的有效性。仿真实验结果证明:改进后的蚁群算法无论是时间性能还是优化性能都明显优于改进前的蚁群算法,克服了蚁群算法的缺陷,大大提高了算法的速度和求解效率,达到了时间性能和优化性能的双赢。