Attrition through a partially coordinated area defense

An area defense consists of several groups that act independently, i.e., do not communicate with each other. Each group has a fixed number of defenders and a controller that allocates these defenders optimally against the individual attackers comprising an attack. We analyze the effectiveness of this partially coordinated defense against a simultaneous attack of known size in which all attackers are considered to be equally lethal. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

BSC信道下线性分组码的差错概率下界分析

针对BSC信道,提出了一种线性分组码的最大似然译码差错概率下界的计算方法.根据最大似然译码算法原理,首先将译码差错概率转化为差错事件的联合概率,基于改进的Dawson-Sankoff界的优化准则,推导出BSC信道下线性分组码差错冗余事件的判决准则,最后得到差错概率下界的计算表达式.该下界只依赖于码字的Hamming重量...     

基于变权的军事供应链合作伙伴评价研究

合作伙伴的评价与选择影响着军事供应链的整体效能.为正确选择军事供应链合作伙伴,提升后勤保障效能,从分析构建军事供应链合作伙伴的评价体系入手,基于多因子影响、多条件变化建立了动态变值、变权模糊评价模型,举例说明了这一模型的可行性.这一研究对正确选择军事供应链合作伙伴提供了有力的支撑.     

一种简单有效的处理冲突证据的D-S改进方法*

D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。     

新疆高等教育资源配置的现状及问题研究

高等教育资源的合理配置是提高高校办学质量和效益的前提和关键。本文通过梳理新疆高等教育资源配置现状及存在的具体问题,进一步提出优化高等教育资源配置的对策建议,以期充分发挥高等教育在新疆社会发展中的巨大作用。     

面向装备作战仿真的弹药调拨供应决策建模方法研究

针对用线性规划方法在解决弹药调拨供应决策过程中存在的弹药调拨供应量的分配与弹药保障原则关联不紧密的问题,采用目标规划理论与方法,引入优先级区分主要作战方向和次要作战方向弹药库的重要程度,在同一优先级上以权重区分一梯队、二梯队及预备队弹药库的弹药保障优先顺序,使得模型的构建过程与弹药保障原则紧密相联。同时,在模型构建过程中,综合考虑了弹药消耗预测量、弹药储备标准和弹药运输时限等因素对弹药调拨供应决策的影响,并从本级弹药储备不足和充足两种情况进行了数值模型及分析,验证了模型的正确性与可靠性,为弹药调拨供应提供了决策支持与理论支撑。     

一种基于变权的军事决策模型

根据军队信息化建设所需全面型和专长型军事人才的特点,需要采取一定的方法选拔不同岗位所需的人才.该文试图利用变权理论,采取惩罚型状态变权向量和激励型状态变权向量,完成因素之间权重的转移,进而实现因素之间的均衡或突出某些因素的作用,由此建立了一个不同岗位需求的军事人才选优的综合决策模型.     

基于ANP的装备保障转型影响因素分析

针对装备保障转型影响因素众多、转型重要程度难以确定等问题,分析了保障转型外部和内部影响因素,建立了保障转型影响因素ANP模型,利用ANP方法对装备保障转型影响因素进行了权重确定,为确定装备保障转型影响因素重要性程度提供了一种定量化分析方法,明确了装备保障转型应优先重点解决的关键问题．     

战时装备调配保障决策模型构建研究

分析了战时装备调配保障决策的特点,运用模糊聚类分析法对装备调配保障对象进行了分组和优先级排序,以此为基础,运用目标规划法构建了战时装备调配保障决策模型,最后,通过实例验证了模型的可行性和有效性．     

基于非对称balls-into-bins的高效平衡负载分配模型

在大规模数据中心和P2P覆盖网络等复杂网络负载平衡分配中,前人提出了多种多样的负载分配方法,但许多方法为了达到更好的平衡负载指标,追求越来越复杂的算法,使得时间复杂度和算法复杂度很难控制在合理的范围之内。本文在研究了经典balls-into-bins、Azar balls-into-bins和balls into non-uniformbins等模型的基础上,提出了一种新颖高效的非对称balls-into-bins平衡负载分配模型,该模型具有异构的balls、异构的bins,以及不同的bin选择概率,能以很高的概率将最大负载均衡地控制在合理的范围内,通信负载很小,且具有很好的可扩展性,通过拓展,该模型在负载平衡的诸多领域都将有广阔的应用空间。