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SPSO的考虑指控节点受攻击的WTA问题优化方法

鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。     

基于二人有限零和对策的防空兵火力分配方法

为了优化防空作战过程中火力分配问题,使射击达到最佳效果,运用对策论、线性规划等理论方法,采用对策矩阵建立了防空火力分配的线性规划模型,并通过计算示例和计算机仿真初步预测了敌方的空袭兵器使用情况和我方相应的兵力分配对策。该模型建立的防空火力分配方法较好地满足了要地防空装备的战术应用问题,对提高作战效能具有一定的参考价值。     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

某型飞机侧向通道EA/QFT鲁棒控制

提出了一种MIMO定量反馈理论与特征值配置相结合的鲁棒解耦控制方法,该方法首先利用特征值配置使系统达到性能指标要求,通过对特征向量的限制实现MIMO系统解耦,然后利用QFT方法使其具备鲁棒性.通过对某型飞机侧向通道的仿真表明:该方法不仅解耦效果良好,而且具有较强的鲁棒性.     

武器-目标分配(WTA)问题研究进展

对武器-目标分配(WTA)问题的研究现状与进展进行了总结与述评.介绍了WTA问题的概念、基本模型、数学性质以及WTA问题研究的基本内容.目前WTA问题的研究内容主要集中在模型研究与算法研究两个方面.模型研究以静态模型的研究为主,但动态模型的研究还不够深入;算法研究则主要采用智能算法对WTA问题进行求解.目前基本上已经解决了小规模的静态WTA问题,但尚未有效解决大规模的动态WTA问题.     

把目标威胁纳入性能指标的目标分配方法

武器系统目标分配是作战指挥中的一个重要问题。提出了把目标威胁纳入性能指标,建立在马尔可夫动态系统输入过程最优化基础上的目标分配方法     

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。     

Heuristics for the multi‐resource generalized assignment problem

The well‐known generalized assignment problem (GAP) involves the identification of a minimum‐cost assignment of tasks to agents when each agent is constrained by a resource in limited supply. The multi‐resource generalized assignment problem (MRGAP) is the generalization of the GAP in which there are a number of different potentially constraining resources associated with each agent. This paper explores heuristic procedures for the MRGAP. We first define a three‐phase heuristic which seeks to construct a feasible solution to MRGAP and then systematically attempts to improve the solution. We then propose a modification of the heuristic for the MRGAP defined previously by Gavish and Pirkul. The third procedure is a hybrid heuristic that combines the first two heuristics, thus capturing their relative strengths. We discuss extensive computational experience with the heuristics. The hybrid procedure is seen to be extremely effective in solving MRGAPs, generating feasible solutions to more than 99% of the test problems and consistently producing near‐optimal solutions. © 2001 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 48: 468–483, 2001     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。