应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

突防过程的组网雷达干扰资源优化分配

以组网雷达融合中心检测概率为目标函数,建立针对组网雷达系统的干扰资源优化分配模型.并进一步指出该模型运用于飞行器突防时,其不足之处在于"以点带面",以飞行器突防过程中某一点的融合中心检测概率代替整个突防过程时,该评估方法损失过程中的大量信息.在此基础上充分利用突防过程的信息,提出以"融合中心检测概率加权积分"为目标函数,建立基于突防过程的干扰资源优化分配模型.仿真结果表明具有一定的指导意义.     

Capacity allocation with traditional and Internet channels

In this paper we study a capacity allocation problem for two firms, each of which has a local store and an online store. Customers may shift among the stores upon encountering a stockout. One question facing each firm is how to allocate its finite capacity (i.e., inventory) between its local and online stores. One firm's allocation affects the decision of the rival, thereby creating a strategic interaction. We consider two scenarios of a single‐product single‐period model and derive corresponding existence and stability conditions for a Nash equilibrium. We then conduct sensitivity analysis of the equilibrium solution with respect to price and cost parameters. We also prove the existence of a Nash equilibrium for a generalized model in which each firm has multiple local stores and a single online store. Finally, we extend the results to a multi‐period model in which each firm decides its total capacity and allocates this capacity between its local and online stores. A myopic solution is derived and shown to be a Nash equilibrium solution of a corresponding “sequential game.” © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

Minimizing the makespan in open‐shop scheduling problems with a convex resource consumption function

We consider open‐shop scheduling problems where operation‐processing times are a convex decreasing function of a common limited nonrenewable resource. The scheduler's objective is to determine the optimal job sequence on each machine and the optimal resource allocation for each operation in order to minimize the makespan. We prove that this problem is NP‐hard, but for the special case of the two‐machine problem we provide an efficient optimization algorithm. We also provide a fully polynomial approximation scheme for solving the preemptive case. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

不可预见作战下排弹抢修力量编配分析

在资源有限的情况下,综合考虑某一区域不同机场之间的相互关系,从整体的角度合理分配排弹抢修资源,可以大幅提升区域内军队机场阵地的战场排弹抢修能力。本文通过建立数学模型,从整体的角度出发,分析区域内各机场的排弹抢修资源分配问题：首先,针对不可预见作战带来的新挑战,提出了新的机场排弹抢修作业流程,引出排弹抢修力量分配所面临的几个现实问题;其次,为解决提出的问题,建立计算排弹抢修时间的数学模型;最后,利用建立的模型依次对上述问题进行分析,并给出排弹抢修资源编配与力量建设的建议。本研究认为,军事机场排弹抢修力量应根据机场特点,合理分配排弹抢修资源;要以机场排弹抢修力量为主导,以外部支援力量为辅助,提升机场自身排弹抢修能力;可通过建设排弹抢修物资仓库和设置排弹抢修支援小组,提升多机场联动的排弹抢修能力。     

面向两类典型分析仿真的多样本任务调度工具的设计

当在多台计算机上调度很多样本并行运行时,采用手工操作效率低且极易出错。设计一个自动化的任务分发与调度工具可以有效地提高仿真运行效率。蒙特卡罗仿真和粒子群优化算法仿真是两类典型的分析仿真,介绍了面向这两类仿真的多样本任务调度工具的实现原理和关键技术,这些方法具有很好的通用性和可扩展性,可以广泛应用于解决各类仿真任务的自动分发与调度问题。     

任务分配与调度中遗传算子的设计

应用遗传算法等进化方法进行任务分配与调度为越来越多的计算机学者们所关注。基于任务排列的知识表示 ,常规的标准遗传操作算子并不总是有效的。好的遗传算子对算法收敛性及收敛到好点是非常重要的。在列表编码的知识表示基础上 ,设计了三个有针对性的遗传算子 ,即改进的交配算子、内部交配算子和一种作为变异的迁移算子。模拟实验结果与分析表明这些算子对任务分配与调度是有效的。     

并行面向对象数据库中的数据放置

针对并行面向对象数据库的特点,结合异步并行查询执行策略,提出了一种基于对象类的混合式数据放置策略,它包括两个部分:混合式数据划分策略和基于对象类的数据分配策略     

两段探测目标的传感器任务调度问题0-1规划模型及算法

为解决指挥系统控制中的调度困难,研究了一类特殊的传感器资源调度问。主要分析了跟踪目标的探测次数、时间间隔和传感器资源等约束条件。用跟踪目标的重要程度之和作为目标函数,建立了一个0-1规划的数学模型,再利用变换将其转化为0-1线性整数规划模型。利用割平面法求解得出最优调度策略,其能在工作量饱和的情况下合理调度传感器资源。为提高求解速度,提出了对应的模拟退火算法。通过对一些不同规模实例的求解,在资源利用率和算法的求解速度等指标上,与割平面法及遗传算法进行对比分析,验证了模型的有效性和模拟退火算法求解的高效性。     

伺服机构故障下基于线性规划的运载火箭姿控系统重构控制

发动机伺服机构故障给新一代运载火箭姿控系统的可靠性和安全性带来挑战,亟须开展重构控制策略研究。针对这一问题,提出一种基于线性规划的摆角重构控制分配方法。将伺服机构故障下的摆角分配问题转化为1范数单目标有约束优化问题,进而转化为标准的线性规划模型,采用单纯形法进行求解。仿真结果表明,所提出的线性规划法能够实现伺服机构故障下姿控系统的完全重构,各摆角均未达到饱和值,表明了方法的有效性。