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.     

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。     

随机服务系统模型在坦克弹药保障中的应用

简要描述随机服务系统基本理论和常用数学模型。针对坦克弹药保障中两种典型的决策问题,即阵地配置方案优选和指派保障车辆数量问题,运用运筹学的方法,将其视为先到先服务的随机服务系统。在一定的简化条件下,运用三种数学模型进行系统评估,根据排队模型计算得出的一些定量指标,表明集中配置优于分散配置;并提供了完成保障任务必须的车辆指派数量。结论不仅符合实际的战场需要,而且能提出较为合理的解决方案,算法简单易行。     

新型多目标遗传算法及其在导弹射击效能优化中的应用

多目标规划是一类重要的优化模型,有着广泛的实际应用,但其求解至今仍是运筹学的一个难点.针对一般约束多目标优化问题,在设计了新的适应度函数和选择算子的基础上,提出一种新型多目标遗传算法.将其应用于导弹对集群目标射击效能优化问题,验证了算法的有效性.     

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.     

登陆作战中直接火力准备的模糊指派模型

在登陆作战中,直接火力准备起着至关重要的作用,直接关系到登陆兵能否冲击上陆成功.考虑到实际作战中的模糊不确定性和多属性问题,利用模糊数学理论与多属性决策方法,将指派问题拓展到模糊条件下,针对登陆作战中如何发挥直接火力准备的最大效能问题,建立了模糊状态下的多目标指派模型,提供了求解方法,简要地对模型进行了动态化研究,并通过一仿真算例说明模型的应用效果较好,能为未来登陆作战提供辅助决策支持.     

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.     

防空火控系统火力分配的多目标优化研究

在防空火控系统的研究中,如何充分发挥火力单元的作战效能,使来袭目标遭受最大的毁伤,是火力分配研究的一个关键问题.通过对防空火控系统的分析,给出了防空火控系统火力分配的问题描述,并建立了基于指派问题的火力分配数学模型.提出了威胁度计算的改进方法.在使防空高炮群对威胁度大的目标造成大的毁伤分配准则下,研究了利用匈牙利法求解指派问题时的具体方法.经仿真验证,此火力分配方法合理、有效.     

超视距多目标攻击排序及火力分配建模与解算

针对未来超视距空战条件下的多目标攻击排序和制导武器火力分配问题,提出了一种用以评估超视距空战作战效能的综合优势指数法;当目标数多于攻击机数时,通过构造综合优势矩阵,将非平衡指派问题转化为平衡指派问题,并建立了多目标攻击排序的0-1规划模型,该模型可解决对多个目标同时攻击的排序问题;以2对8攻击排序为例,利用求解线性规划软件Lindo6.0进行解算。最后,建立了1对4攻击火力分配的非线性规划模型,并利用求解非线性规划软件Lingo5.0进行解算。计算结果验证了建模的合理性和运用Lindo、Lingo软件求解较大规模目标攻击排序和火力分配问题的实时性。     

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）     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

动态WTA问题的混沌人工鱼群算法

针对不同作战平台上多个武器单元对一批目标进行射击时的武器目标分配问题,建立了该问题的数学模型。采用混沌人工鱼群算法对动态条件下的武器目标分配问题进行求解,并设计一个实例进行仿真实验。仿真结果表明,在时间约束条件下该算法较遗传算法更具优越性,验证了混沌人工鱼群算法用于动态武器目标分配的有效性。     

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.     

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.     

Multiple subset sum with inclusive assignment set restrictions

In a traditional multiple subset sum problem (MSSP), there is a given set of items and a given set of bins (or knapsacks) with identical capacities. The objective is to select a subset of the items and pack them into the bins such that the total weight of the selected items is maximized. However, in many applications of the MSSP, the bins have assignment restrictions. In this article, we study the subset sum problem with inclusive assignment set restrictions, in which the assignment set of one item (i.e., the set of bins that the item may be assigned to) must be either a subset or a superset of the assignment set of another item. We develop an efficient 0.6492‐approximation algorithm and test its effectiveness via computational experiments. We also develop a polynomial time approximation scheme for this problem. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

基于跟踪精度控制的多传感器管理方法

针对地面机动目标跟踪过程中的多传感器管理问题展开了研究，设计了一种基于跟踪精度控制的多传感器多目标分配方法。首先，在考虑目标与目标之间、目标与传感器之间和传感器与传感器之间等的多种约束条件下运用基于协方差控制的思想建立了多传感器多目标分配问题的优化模型；接着将等价伪量测的异步融合算法与IMM算法结合，计算各目标在不同融合周期的跟踪精度估计值；最后，以目标的跟踪精度需求为出发点，结合蚁群算法的思想，设计了一种求解所建立的多传感器多目标分配问题的优化模型的算法。仿真结果表明：该管理方法能在确保跟踪精度需求的前提下，根据对各目标跟踪任务的重要程度，合理地调度传感器资源。     

基于目标航迹分段的任务分配方案数学模型的建立

任务分配是进行计算机辅助决策的重要内容之一。本文从目标航迹分段着手,建立一种新的分配模型,解决了目标流的多次分配问题,并给出了具体应用实例。