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。     

基于遗传算法的航空兵出动架次计算方法

针对航空兵出动架次计算问题,基于资源受限项目调度理论进行问题描述和建模,以给定兵力对目标任务的最大出动架次为效能指标,分析影响因素和约束条件,建立了问题数学模型.根据问题模型特点,采用遗传算法进行求解,针对染色体编码问题,设计了一种扩展任务列表编码方法;针对初始解集求解问题,提出了一种基于优先规则的出动架次分配算法.并构建了航空兵出动架次计算仿真算例对问题模型和求解算法进行验证,实验结果表明,所提模型和算法能够有效求解大规模航空兵出动架次计算问题.     

Mailed Fists and Velvet Gloves: The Relevance of Smart Power to Singapore’s Evolving Defence and Foreign Policy

Abstract

This paper critically assesses the conceptual utility of smart power to Singapore’s evolving defence and foreign policy and behaviour. First, as a political concept adopted by the United States for its post-Afghanistan strategy, smart power does not travel easily. With qualifications, however, the notion is relevant to Singapore’s policy pragmatism and its emphasis on deterrence and diplomacy. Second, Singapore’s willingness to employ its military assets in disaster relief and peacekeeping arguably hews most closely to smart power’s mix of hard and soft approaches. Third, Singapore’s contributions to global governance, albeit limited, imply a rethinking among its leaders on the place of values in its policy.     

指挥与控制学科确立的回顾与思考

指挥与控制学科的确立是指挥与控制科技发展的重要里程碑。简要回顾了指挥与控制学科的确立,介绍了其在中国现行国家标准《学科分类与代码》中的位置,分析了指挥与控制学科确立的意义,提出了进一步推动指挥与控制科技发展的建议。     

不确定性作战任务形式化描述方法

针对复杂作战环境下作战任务的不可预知性特点,对不确定性任务的形式化描述方法进行了深入研究。分析不确定环境导致的任务分解和执行过程中存在的不确定性因素,从任务本身的不确定性、任务之间关系不确定性以及作战单元执行不确定性等方面,对不确定性任务进行了形式化描述,提出了不确定性任务形式化描述流程,最后通过一个实例对所提方法进行了验证。     

Exact expected values of variance estimators for simulation

We formulate exact expressions for the expected values of selected estimators of the variance parameter (that is, the sum of covariances at all lags) of a steady‐state simulation output process. Given in terms of the autocovariance function of the process, these expressions are derived for variance estimators based on the simulation analysis methods of nonoverlapping batch means, overlapping batch means, and standardized time series. Comparing estimator performance in a first‐order autoregressive process and the M/M/1 queue‐waiting‐time process, we find that certain standardized time series estimators outperform their competitors as the sample size becomes large. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

合成孔径声纳中RD和ω-k成像算法的比较

从聚焦能力和处理相关的空变特性的能力两方面 ,对合成孔径声纳中几种成像算法进行比较 .给出了RD(RangeDoppler)和ω -k算法的对水池实验数据成像的结果 .     

自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用

为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别.首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理.在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习.在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类.最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性.     

刘亚楼与人民空军作风建设

作为新中国空军首任司令员，刘亚楼十分重视抓部队作风建设，倡导并培养了一系列具有空军特色的工作作风，为人民军队和平时期建军积累了宝贵的经验。