优化高校图书馆期刊工作的思考

探讨了优化现代高校图书馆期刊工作的途径和方法 ,从期刊的选购、管理、资源利用和对工作人员的新要求等方面进行了论述     

基于模糊AHP的多目标反潜直升机搜索方式优选

战术背景下的多目标方案选择是战术行动的关键,且具有一定的不确定性和模糊性.针对多架反潜直升机配合搜索的特点,研究了基于模糊层次分析法的搜索方案优化选择方法,并在实际仿真数据的基础上验证了方法的可行性和有效性.结果表明,基于模糊层次分析的方案优化方法比较符合本领域的特点,与常用的多目标优化方法相比,在具有模糊性和不确定性的智能化作战指挥决策中具有更好的实际应用价值.     

稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

优化军费规模与结构的理论解释

文章从研究军事战斗力生成规律与消耗规律入手,分析了优化军费规模与结构需要的一些理论问题,对军费有机构成、军费结构的优化准则、军费适度规模理论与观点提出了自己的见解,并通过分析平时与战时战斗力配置的连续性揭示了军费保障的基本要求与军费分配规律。     

基于改进灰狼优化算法的地面目标最优瞄准点选择方法

针对导弹打击地面目标时的瞄准点优选问题,提出了一种利用改进灰狼优化算法（improved grey wolf op timization,IGWO）选取最优瞄准点的瞄准点选择方法。该算法基于维度学习的狩猎搜索策略（dimension learning-based hunting,DLH）,为每个瞄准点构建相邻的瞄准点集合,集合中的瞄准点可以互相共享信息,增强局部搜索和全局搜索之间的平衡,并保持多样性。在仿真实验中,将毁伤评估模型的评估函数作为瞄准点选取好坏的评估函数,并且设计导弹打击地面目标的实例对瞄准点选择方法进行验证,实验结果表明,该方法求得的瞄准点具有较高的可信度,为火力筹划中瞄准点的寻优提供了新方法。     

陆战场中的计算卸载和资源分配

移动边缘计算（MEC）作为5G时代的关键技术之一,通过计算卸载的方式提升任务执行质量。区别于其他研究,以陆战场为应用背景,针对多类型卸载任务共存的情况,考虑各类型任务的属性及需求,划分任务卸载优先级,以最小化系统开销为目标的同时提升高卸载优先级任务的卸载数量。通过仿真验证上述方法的可行性与优越性。     

基于多模态多目标进化算法的无人机三维路径规划

侦察无人机的三维路径规划不仅要考虑续航能力,还要考虑安全性。针对复杂的侦察环境,通过地形建模和威胁建模来模拟侦察无人机的三维飞行环境,并以油耗和威胁作为优化目标,最后使用多模态多目标进化算法来对其进行求解。实验结果表明,对于能耗和危险程度之间的目标冲突,所提算法能够提供多种有效决策支持。另外,当能耗和危险程度相同的情况下,相比于现有研究,可以提供更多等效方案供决策者根据实际环境作出最合适的决策。     

考虑不确定性的多阶段装备维修器材供应优化方法

装备维修器材供应是作战部队持续保持战斗力的关键。考虑多阶段作战行动中,战场形势、部队位置及需求量等不确定性,将野战仓库选址、需求分配、供应路径规划融合为一类选址-路径组合优化问题,构建基于情境的多阶段混合整数规划模型。设计一种两阶段迭代启发式算法对问题进行求解。基于20个算例的数值实验,证明了所提出的模型及算法在具有高度不确定性的多阶段装备维修器材供应保障中的有效性。     

基于改进果蝇优化算法的混合火力分配方法

基于弹药组合使用的混合火力分配是联合火力打击筹划工作的目标之一。针对这个问题,建立了混合火力分配的数学模型,提出了一种基于改进的果蝇优化算法的求解方法。改进的果蝇优化算法利用分类演化、步长因子得到新的种群个体。通过仿真实例验证了果蝇优化算法的可行性和有效性。     

基于DGWO-SVM的气象环境下武器作战效能评估方法

实际环境中,各种气象环境要素对于武器装备的作战效能影响显著,对于武器装备的作战效能评估很困难。为提高在气象环境影响下的武器装备作战效能评估效率,提出一种基于强化首领决策灰狼优化-支持向量机（DGWO-SVM）算法的评估模型。建立一个支持向量机模型应用于作战效能评估中,结合强化首领决策能力的灰狼优化算法进行求解,对惩罚因子以及核函数参数进行优化选取,并将最终的评估结果与其他方法进行比对。实验结果表明,所提评估模型的准确率达到了98.39%,评估的误差结果更优于其他方法,具有更高的实用性和有效性。