区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

The minmax multidimensional knapsack problem with application to a chance‐constrained problem

In this paper we present a new combinatorial problem, called minmax multidimensional knapsack problem (MKP), motivated by a military logistics problem. The logistics problem is a two‐period, two‐level, chance‐constrained problem with recourse. We show that the MKP is NP‐hard and develop a practically efficient combinatorial algorithm for solving it. We also show that under some reasonable assumptions regarding the operational setting of the logistics problem, the chance‐constrained optimization problem is decomposable into a series of MKPs that are solved separately. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

Hilbert空间中次连续拟非扩张映像不动点的迭代方法

首次引用一种迭代算法,用来构造Hilbert空间中次连续拟非扩张映像的不动点;使用新的算法证明了一个强收敛定理,其优点是不要求映像具有次闭性质。     

并串联系统设计优化

建立了并串联系统设计优化的两类模型,提出了遗传算法与模式搜索、启发式算法相结合的求解方法．     

多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

基于免疫粒子群算法的自抗扰飞行控制器设计

提出了一种基于免疫粒子群优化算法的自抗扰大包线飞行控制器设计方法.针对传统的增益调参设计方法存在的工作量巨大与设计效率低的问题,利用自抗扰控制器进行大包线飞行控制器设计,并推导了适用于该方法的飞机非线性方程.由于自抗扰控制能够动态补偿对象模型的内扰和外扰,因此在很大的飞行区域内仅需一套控制器便可,从而避免了烦琐复杂的增益调参设计过程,并用免疫粒子群优化算法对自抗扰控制器参数进行了优化研究.仿真结果表明,所设计的自抗扰控制器具有优良的控制性能,并且控制器参数在较大的包线范围内不需要改变,从而简化了大包线飞行控制器设计.     

Multi-objective design optimization of composite submerged cylindrical pressure hull for minimum buoyancy and maximum buckling load capacity

This paper presents the design optimization of composite submersible cylindrical pressure hull subjected to 3 MPa hydrostatic pressure. The design optimization study is conducted for cross-ply layups [0s/90t/0u], [0s/90t/0u]s, [0s/90t]s and [90s/0t]s considering three uni-directional composites, i.e. Carbon/Epoxy, Glass/Epoxy, and Boron/Epoxy. The optimization study is performed by coupling a Multi-Objective Genetic Algorithm (MOGA) and Analytical Analysis. Minimizing the buoyancy factor and maximizing the buckling load factor are considered as the objectives of the optimization study. The objectives of the optimization are achieved under constraints on the Tsai-Wu, Tsai-Hill and Maximum Stress composite failure criteria and on buckling load factor. To verify the optimization approach, optimization of one particular layup configuration is also conducted in ANSYS with the same objectives and constraints.