一种武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配是拟制作战计划的一项重要内容,是合理运用现有武器系统,充分发挥其作战效能的关键.依据火力分配的基本要素,针对多种武器对多个目标的分配问题,运用一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,建立了武器-目标最佳分配模型,然后用遗传算法来求解,并在计算机条件下对求解的效果进行了检验.     

高炮群火力优化分配的指派模型

火力优化分配是高炮群指挥控制的关键环节。依据有严格理论证明和实用价值的指派问题及其解法(匈牙利法),构建了一对一射击和多对一射击情形下的高炮群火力优化分配的指派模型,探讨了该模型的求解,分析了该模型的实际应用,并通过具体实例对该模型进行了初步验证。该模型的解法被证明是多项式时间算法,满足作战实时性要求。实际应用表明该模型用于解决高炮群的火力分配问题是有效的。     

战场信息资源共享平台

针对现行指挥自动化系统在战场信息广泛共享上的差距,构建战场信息共享平台(PW IRS:P latform on W ar-F ie ld In form ation R esources Sharing)模型,提出了战场信息共享平台的体系结构,并在上述的基础上,实现了战场信息资源共享平台的实验原型。     

战场物资无人机配送研究

战场物资无人机配送是未来信息化战争后勤保障发展的重点方向,是适应未来高强度、快节奏战争的重要手段。对国内外配送无人机的应用与战场物资配送保障的情况进行概述,重点讨论了无人机在配送过程中涉及的任务分配问题。提出了未来战场物资无人机配送的一些重点研究方向,包括战场物资无人化保障理论研究、军民融合式战场物资无人机配送研究、战场物资无人机配送过程一体化研究以及传统车辆与无人机联合配送的研究。     

太空快速响应发射场能力建设

为实现战争行动和突发事件的快速响应目的,太空快速响应发射已成为重要的解决手段。总结传统航天发射场面临的挑战,分析了太空快速响应活动对航天发射场的需求,从发射场建设需求体系、发射场测试能力推进、发射场改造和补充建设、天地一体测控通信体系、快速机动发射模式等提出了发射场建设发展途径,为满足太空快速响应发射场系统建设提供有益的技术参考。     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.     

基于模型转换的异步空间配准算法

在分布式融合系统中,融合中心在对传感器发送过来的航迹数据进行融合处理前,需要采用空间配准算法来消除航迹数据中可能存在的系统误差.已有的空间配准算法未考虑滤波处理中的状态方程对配准过程的影响.对不同传感器具有不同状态方程条件下的异步空间配准实现进行了研究,采用将模型误差和系统误差合并处理的思路,提出了基于模型转换的异步空间配准(AMCBA)算法.仿真结果表明AMCBA算法能够实现对模型误差和系统误差的准确估计.     

突发事件处置经验对军队战时管理的启示

战时管理是关系作战全局的基础性工作,是保持和释放战斗力的重要举措,是确保军队高度集中统一、能打胜仗的重要支撑。有效提升军队战时管理能力是现代战争中部队管理工作亟待研究的重要课题。本文梳理了近期我国突发事件处置中的经验教训,从战时支前物资管理、战时人力资源管理及战时舆情信息管控三个方面提出：战时支前物资管理应完善机制、改造模式、畅通网络;战时人力资源管理应紧贴任务实际、突出岗才一致、彰显精简程序;战时舆情信息管控应统一机构、正确导向、纯洁队伍、严管舆论等措施,以期给未来战时管理决策提供可选方案,实现管理服务作战,保障打赢之目的。     

Scheduling parallel dedicated machines with the speeding‐up resource

We consider a problem of scheduling jobs on m parallel machines. The machines are dedicated, i.e., for each job the processing machine is known in advance. We mainly concentrate on the model in which at any time there is one unit of an additional resource. Any job may be assigned the resource and this reduces its processing time. A job that is given the resource uses it at each time of its processing. No two jobs are allowed to use the resource simultaneously. The objective is to minimize the makespan. We prove that the two‐machine problem is NP‐hard in the ordinary sense, describe a pseudopolynomial dynamic programming algorithm and convert it into an FPTAS. For the problem with an arbitrary number of machines we present an algorithm with a worst‐case ratio close to 3/2, and close to 3, if a job can be given several units of the resource. For the problem with a fixed number of machines we give a PTAS. Virtually all algorithms rely on a certain variant of the linear knapsack problem (maximization, minimization, multiple‐choice, bicriteria). © 2008 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。