基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

基于QFD及粗糙集的保障能力需求满足度评价方法

针对传统能力评价中指标及其权重的确定具有不一致性和不确定性特点,提出了一种以保障能力需求满足度为依据的评价方法。利用由保障能力-保障性能-保障特性映射的质量屋信息,按照构建质量屋的反方向将保障特性满足度转化为保障能力满足度。为了有效处理模糊和不确定的保障特性评价信息,采用粗糙集理论将评价数据表达为粗糙数形式。最后举例验证了方法的有效性。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

基于粗糙集和支持向量机的火炮内膛疵病识别方法

火炮内膛疵病智能识别是火炮内膛窥测的最终目标,它涉及到内膛疵病的特征提取和疵病识别两方面。首先建立了包括疵病形状、纹理与颜色特征的火炮内膛疵病特征体系;并采用模糊粗糙集理论分析了各疵病特征对疵病识别的敏感性,由此优化了疵病特征体系,降低了疵病特征维数;建立了最小二乘支持向量机小样本、非线性数据特征的多疵病分类器,提高了疵病识别效率和质量。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

On matched active redundancy allocation for coherent systems with statistically dependent component lifetimes

This study addresses the allocation of matched active redundancy components to coherent systems with base components having statistically dependent lifetimes. We consider base component lifetimes and redundancy component lifetimes which are both stochastic arrangement monotone with respect to a pair of components given the lifetimes of the other components. In this context, allocating a more reliable redundancy component to the weaker base component is shown to incur a stochastically larger system lifetime. Numerical examples are presented as an illustration of the theoretical results.     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

The role and capabilities of major weapon systems transferred between 1950 and 2010: Empirical examinations of an arms transfer data set

Arms transfers provide exporters an avenue to provide security to other states while gaining economic benefits. Arms transfers provide importers an avenue to gain security without having to rely on alliances. Past research uses aggregate measures of the monetary or security value of major weapon system transfers without accounting for strategic differences in possible use in interstate and civil conflict. This article presents a data set on interstate transfers of major weapon systems between 1950 and 2010 building upon Stockholm Peach Research Institute’s Arms Trade Register with several improvements. First, it disaggregates land weapons and air weapons into categories reflecting their strategic capabilities. Second, model level characteristics (e.g. age, speed, and range) are drawn from Jane’s Defence sources. Additionally, the data set covers a larger range of time and states than previous data sets categorizing arms. To demonstrate the usefulness, this article first presents summary statistics of the data set and then replicates an earlier test to show that the effect of human rights and regime types on United States transfers differs across the categories of arms compared to alternative measures of arms transfers.     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

一种高效的不协调决策表约简算法

目前,不协调决策表的分布约简、最大分布约简和分配约简算法复杂度较高,不适合处理大数据集。在分析已有算法基础上,分析了基于相对可区分度的属性重要性度量的性质,解决了正域度量属性重要性的缺陷。针对不协调决策表,给出了多种简化协调决策表的定义,从而大大缩减了约简的实例数。以相对可区分度为启发函数构造了一种高效完备的不协调决策表约简算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法解决了现有算法在复杂度和属性重要性度量上的缺陷,适合处理不协调的大数据集。