空中进攻作战出动计划禁忌搜索优化分析方法

空中进攻作战出动计划涉及多种复杂因素,大规模空中进攻作战出动计划不仅计算量大、出动强度高、架次多,而且当战场形势发生变化时,必须及时对飞机出动计划做出调整,采用手工方式制定和修改作战计划已难以适应未来空中进攻作战的要求。从分析制定空中进攻作战航空兵出动计划所涉及的诸要素出发,提出了一个较为合理的作战出动计划模型,并采用禁忌搜索求解模型的优良解,为实现计算机制定和及时修正空中进攻作战出动计划提出了一种有效的解决方法。     

射频识别系统的多目标识别-反碰撞算法

对多目标识别技术的二进制搜索算法、时隙ALOHA算法进行了剖析,并对ALOHA算法用概率论和数理统计的方法进行了深入的理论分析,得出要根据所设计的射频识别系统的特点合理采用各种算法方可得到良好的效果.该算法的实现对提高高速公路上自动收费系统、人员和物流管理等各领域的工作效率具有一定的指导意义.     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

Adjacency‐based local top‐down search method for finding maximal efficient faces in multiple objective linear programming

It is well‐known that the efficient set of a multiobjective linear programming (MOLP) problem can be represented as a union of the maximal efficient faces of the feasible region. In this paper, we propose a method for finding all maximal efficient faces for an MOLP. The new method is based on a condition that all efficient vertices (short for the efficient extreme points and rays) for the MOLP have been found and it relies on the adjacency, affine independence and convexity results of efficient sets. The method uses a local top‐down search strategy to determine maximal efficient faces incident to every efficient vertex for finding maximal efficient faces of an MOLP problem. To our knowledge, the proposed method is the first top‐down search method that uses the adjacency property of the efficient set to find all maximal efficient faces. We discuss this and other advantages and disadvantages of the algorithm. We also discuss some computational experience we have had with our computer code for implementing the algorithm. This computational experience involved solving several MOLP problems with the code.     

基于禁忌退火算法的巡航导弹航迹规划

针对巡航导弹航迹规划这个复杂的优化问题,一个禁忌退火混合优化算法被提出.首先,该算法是以基本模拟退火算法为基础.其次,为了加快该模拟退火算法的收敛速度,在恶化解的接受判断过程中,增加了一定动态的约束条件.最后,为了使最优解能够跳出局部最优的陷阱,使用了一个动态的禁忌表.仿真结果验证了该禁忌退火混合优化算法能够取得目标函数更优的航迹规划路径,从而有效提高巡航导弹的作战效能.     

Neighborhood search heuristics for selecting hierarchically well‐formulated subsets in polynomial regression

The importance of subset selection in multiple regression has been recognized for more than 40 years and, not surprisingly, a variety of exact and heuristic procedures have been proposed for choosing subsets of variables. In the case of polynomial regression, the subset selection problem is complicated by two issues: (1) the substantial growth in the number of candidate predictors, and (2) the desire to obtain hierarchically well‐formulated subsets that facilitate proper interpretation of the regression parameter estimates. The first of these issues creates the need for heuristic methods that can provide solutions in reasonable computation time; whereas the second requires innovative neighborhood search approaches that accommodate the hierarchical constraints. We developed tabu search and variable neighborhood search heuristics for subset selection in polynomial regression. These heuristics are applied to a classic data set from the literature and, subsequently, evaluated in a simulation study using synthetic data sets. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

风对反潜巡逻机应召搜索延迟时间的影响研究*

为了定量分析风对反潜巡逻机应召搜索延迟时间的影响,根据飞行气象学中风对飞行的影响描述以及实际需求,建立了反潜巡逻机飞往潜艇初始概略位置的航路模型。研究结果证明了模型的正确性,并通过仿真分析了反潜巡逻机的航速和航向、风速和风向的变化对延迟时间的影响。结果表明风对延迟时间的影响是不能忽略的,为反潜巡逻机航路的优化、应召搜索效能的提高提供了决策依据。     

重型鱼雷的机动搜索及机动搜索弹道架构

针对潜射重型鱼雷在技术性能上的大幅提高和智能化作战的需要,在提出并分析鱼雷机动搜索概念和机动搜索时机的基础上,研究了远程重型鱼雷实现机动搜索在弥补发射平台目标定位误差、鱼雷发射后目标的有意机动和适应点对域攻击战法转变等作战环节中的必要性,构建了重型鱼雷机动搜索弹道的技术框架.     

往返搜索发现概率仿真分析与应用

往返搜索是一种最常见的搜索样式,其搜索效能与搜索宽度、发现距离、搜索速度、突破速度等因素密切相关。在建立往返搜索行动模型的基础上,通过仿真实验得到耕耘数据,进而通过数据分析和处理得到往返搜索发现概率的经验公式。应用经验公式并结合声纳探测模型,对多搜索艇分段封锁搜索案例进行了优化研究。     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型,在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上,给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略,并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法,利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型,得出了无人机优化配置和任务规划方案,最后分析了模型算法存在的某些不足,提出了模型改进的方向。