复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

地铁火灾应急预案的制定

介绍地铁火灾发生时的几个主要的特点以及其巨大的危害性,引出了地铁火灾应急预案制定模式的重要性。通过对已有的资料进行研究、分析,同时结合实际,对地铁火灾应急预案制定时所包含的主要内容进行了科学的完善,得出了一个完整的预案制定模式。     

重大活动安全警卫工作之我见

当前,重要会议、重大活动已经成为群众上访制造事端扩大影响的首选目标。同时,也成为敌对分子、恐怖组织企图实施阴谋暗害和恐怖破坏活动的主要选择场所。为防止上述事件发生,警卫部队要处理好三种关系,掌握情报信息。严密部署。     

城乡一体化发展模式下的消防规划编制问题研究

消防规划的编制和实施,作为城市公共安全的一项基础工程,如何科学的地融入城乡一体化发展进程,是新形势下筑牢城乡火灾预防体系物质基础的关键。分析了城乡一体化背景下城市消防规划建设存在的问题和福建省当前消防规划编制情况,提出了城乡一体化发展模式下编制消防规划应掌握的环节。     

威胁联网下低空突防航路规划研究

分析了威胁联网下信息交流和资源共享对飞行航路规划的影响;针对威胁联网,制定相关的威胁体相互支援表,采用遗传算法进行低空突防航路规划.通过仿真计算证明,此方法规划出的飞行航路能有效提高威胁联网下的战斗机低空突防安全性,为航路规划提供了一种新思路.     

基于混合算法的局部路径规划

人工势场法是一种常用的具有算法简单和便于实时控制的局部路径规划方法,但存在容易产生局部极小值的问题。基于模糊逻辑的局部路径规划法具有环境适应性强等优点,它在连续论域内采用模糊路径规划时,计算量比较大。提出了一种将人工势场法和模糊逻辑法相结合进行局部路径规划的混合算法。具体方法是在一般情况下采用人工势场法进行局部路径规划,当产生局部极小值时,采用模糊逻辑法进行局部路径规划。仿真结果表明,该方法能有效地解决局部极小值问题,给智能车规划出光滑的路径。     

基于水下声场信息的三维航路规划研究

针对目前大规模水下复杂战场环境中的航路规划困难的问题。设计了一种以距离值传递法为基础的航路规划方法,该方法以水下声场为主要威胁源,运用三维抛物方程(PE)模型计算水下声场数据,并以此建立三维水下战场环境。利用限制线性八叉树的方法对数据场进行数据分割,从而达到对搜索空间的压缩,最后通过距离值传递法搜索得到最佳航路。仿真结果表明该方法较快的实现了三维声场环境下的不同起始点、多目标寻径,满足一定条件下航路规划要求。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。     

A novel modeling approach for express package carrier planning

Express package carrier networks have large numbers of heavily‐interconnected and tightly‐constrained resources, making the planning process difficult. A decision made in one area of the network can impact virtually any other area as well. Mathematical programming therefore seems like a logical approach to solving such problems, taking into account all of these interactions. The tight time windows and nonlinear cost functions of these systems, however, often make traditional approaches such as multicommodity flow formulations intractable. This is due to both the large number of constraints and the weakness of the linear programming (LP) relaxations arising in these formulations. To overcome these obstacles, we propose a model in which variables represent combinations of loads and their corresponding routings, rather than assigning individual loads to individual arcs in the network. In doing so, we incorporate much of the problem complexity implicitly within the variable definition, rather than explicitly within the constraints. This approach enables us to linearize the cost structure, strengthen the LP relaxation of the formulation, and drastically reduce the number of constraints. In addition, it greatly facilitates the inclusion of other stages of the (typically decomposed) planning process. We show how the use of templates, in place of traditional delayed column generation, allows us to identify promising candidate variables, ensuring high‐quality solutions in reasonable run times while also enabling the inclusion of additional operational considerations that would be difficult if not impossible to capture in a traditional approach. Computational results are presented using data from a major international package carrier. © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

战役炮兵火力毁伤筹划中“直接计算法”的应用

我军兼收俄、美火力毁伤理论之优长,依据我军编制体制、武器装备和作战原则,运用科学的数据和算法,创建了具有我军特色的战役炮兵火力毁伤理论。基于直接计算的目标选择方法,分别对直接计算目标选择方法的基本思路、主要优点和实施过程进行了论述。该计算方法较好地解决了针对具体目标如何进行兵器弹药需求量计算的问题,使战役炮兵火力毁伤筹划方法更具科学性。