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.     

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。     

对Reimer-Tiemann反应的改进

传统的Reimer-Tiemann反应产率不高(一般低于35%).通过改进反应条件,控制反应过程,使产率提高到60%,并对反应中的有关问题进行了讨论.     

5－乙酰基－2－氨基二苯甲酮的合成

用对硝基苯乙酮、乙二醇、苯乙腈、氢气、高氯酸为原料,经酮基保护,环化,催化加氢和消除反应,合成出较高产率的5-乙酰基-2-氨基二苯甲酮。对反应机理作了初步探讨,并用元素分析、IR和1HNMR对其结构进行了表征。     

线型数据通道高层综合的运算单元优化分配算法

运算单元分配是高层综合的关键算法之一。采用了一种面向数字信号处理应用、规则的线型数据通道模型,其中心思想是全局互联的最小化。以最小着色算法构造的一个初始分配为起点,采用随机进化算法对其进行迭代改善,以减小数据寄存器数和运算单元之间的数据交换。最后还给出了典型实例的实验结果。     

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。     

基于协同相关度的作战任务分解优化

针对协同作战中任务分解的优化问题,构建了任务协同相关度的量化模型。对作战任务中几个基本概念进行定义,从时间、逻辑、功能3个维度对任务间的协同关系进行了形式化描述,在此基础上,建立了任务协同关系的综合度量模型。最后,通过设置任务协同度阈值的方法,对协同紧密的任务进行聚合,实现任务分解的优化。通过仿真实验验证了模型的可行性和有效性。     

禁忌单亲遗传算法的某指挥控制舱协同任务规划

指挥控制舱是武器系统中指挥控制的功能核心,通过多人协同交互完成指控任务。为提高人员协同效率和操控效率。建立了以完成所有任务的时间最短为目标函数的多人协同任务规划模型。在求解模型时,采用禁忌单亲遗传混合优化算法,通过无性繁殖的方法,减少了在子代中产生无效染色体的情况,提升了算法的效率,通过禁忌算法有效避免陷入局部极小值。通过实例分析,算法使总任务执行时间减少了12豫。本模型以及求解算法在解决指挥控制舱多人协同任务规划时具有可行性,对指挥控制舱任务流程设计具有一定参考价值。     

作战活动分析方法与建模

作战功能是作战节点具备的履行作战活动的能力,作战任务是作战节点履行作战活动的原因和目的.首先,从研究作战任务、作战功能、作战活动等基本概念着手,分析作战任务、作战功能和作战活动三者之间的关系.然后,建立模型,通过数学关系式a=A(f,t)说明作战活动是作战功能、作战任务的二维函数,作战节点履行什么作战活动由作战功能和需要完成的作战任务共同决定;在此基础上,构建作战功能、作战任务、作战活动三者的关系矩阵,用关系矩阵的形式分析、描述作战节点履行的作战活动;最后,结合IDEF0建模方法,给出分析、确定作战活动的基本步骤.