基于粒子群优化算法的空中目标定位

受干扰条件下,雷达难以对空中目标准确定位。针对这一问题,提出了当多基雷达接收站在空间随机分布时,利用粒子群优化算法解决根据到达时间差对空中目标定位中遇到的非线性最优化问题。所建算法首先初始化一个随机粒子群,然后根据适应度值更新粒子速度和位置,通过迭代搜索最佳坐标。仿真结果表明,在参数设定合理的情况下,该算法性能稳定,能找到逼近全局最优点的解。     

基于自适应遗传算法的目标优化分配方法

提出了基于自适应遗传算法的目标优化分配模型,阐述了自适应遗传算法在目标优化分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了目标优化分配方案。本方法对地面防空目标优化分配决策研究具有一定的参考价值。     

培养基层干部带兵能力管见

学员队是院校的基层。着力培养基层干部带兵能力,提高管理水平,是学院赋予学员旅“一线指挥部”的基本职责。为此,必须打牢干部的素质基础,实施有效的分类指导,运用典型引导的方法,不断加强基层干部的优化管理。     

舰艇编队对空防御队形优化配置模型

分析了海上机动编队中防空舰的位置配置对舰艇编队拦截目标效果的影响,通过舰艇对来袭目标拦截概率的推导,建立了被掩护舰的生存概率模型,从而提供了一种解算编队防御队形最佳配置的方法。     

超燃冲压发动机二维进气道多级多目标优化设计方法

提出了超燃冲压发动机二维进气道的多级多目标设计方法。选择总压恢复系数、压升比和阻力系数为性能目标,引入多级设计概念,分别基于一维气动力学分析方法和计算流体力学方法,采用混合遗传算法对4楔角外压和2楔角内压混合压缩进气道进行了多级多目标优化设计,得到了问题的Pareto非劣解集。采用上述方法可以提升超燃冲压发动机进气道的设计水平,得到高性能的设计方案。     

自行高炮连作战模式探讨与优化

针对自行高炮连的特点,并结合实战的要求,提出了自行高炮连的四种作战模式环形动态作战模式、伞形动态作战模式、宽正面线形动态作战模式和纵深线形动态作战模式,分析了每种作战模式的优点和缺点.具体研究了宽正面线形动态作战模式的优化问题,建立了自行高炮连宽正面线形动态作战模式优化教学模型,并简单介绍了最优化模型的灵敏度分析问题.     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。     

面向众核处理器的阴阳K-means算法优化

传统阴阳K-means算法处理大规模聚类问题时计算开销十分昂贵。针对典型众核处理器的体系结构特征,提出了一种阴阳K-means算法高效并行加速实现。该实现基于一种新内存数据布局,采用众核处理器中的向量单元来加速阴阳K-means中的距离计算,并面向非一致内存访问(non-unified memory access, NUMA)特性进行了针对性的访存优化。与阴阳K-means算法的开源多线程实现相比,该实现在ARMv8和x86众核平台上分别获得了最高约5.6与8.7的加速比。因此上述优化方法在众核处理器上成功实现了对阴阳K-means算法的加速。     

多机种飞行保障装备配置数量需求预测

为多机种飞行保障计划提供合理的装备配置数量方案,构建了多机种飞行保障装备配置数量预测求解模型.基于排队理论将飞行保障抽象为飞机排队,考虑机型不同、保障活动期望时间不同、保障流程不同和装备型号不同因素,以机群总体保障时间、飞机平均保障时间、机群保障的平均强度、保障装备代价、保障忙闲均衡和保障装备供需均衡为优化目标,建立多机种飞行保障装备数量预测模型;以缩短机群保障工序等待时间作为装备数量增减依据设计相应解算算法,根据条件自动筛选出一个或几个装备配置数量近优方案.通过算例分析验证了该模型和算法的有效性,为多机种保障装备配置数量预测问题求解提供了一种途径.