基于熵权-双基点法的战时野战维修装备编配方案优选研究

为解决战时野战维修装备编配多方案优选困难问题,实现编配方案的合理化选择;首先在分析优选编配方案的数据基础上,构建了多方案优选指标体系;然后利用熵权方法计算了优选指标的权重和标准化数据;最后利用双基点法构建了优选模型,并计算了各方案的优属度,确定了最优编配方案．     

逼近理想点法在防空兵战斗部署方案排序中的应用

针对指挥员就多个防空兵战斗部署方案难以取舍的问题,运用逼近理想点法进行排序。在分析影响防空兵战斗部署方案因素的基础上确定影响方案优劣的几个重要指标。根据现有的防空兵战斗部署方案,假设不可能存在的一个正理想方案和一个负理想方案,运用逼近理想点法,计算各个方案到理想方案的相对贴近度,得到贴近度最大的为最佳方案。通过实例分析对该方法进行了检验,可为指挥员定下决心提供参考。     

用高阶高精度 WENO 格式求解二维激波附面层干扰流场

采用时间相关法求解二维 Navier-Stokes方程 ,数值模拟二维平板层流附面层与激波干扰流场 ,给出了物面压力分布和应力分布。计算中 ,对流项空间导数的差分离散采用高阶高精度 WENO格式 ,时间方向采用具有 TVD性质的 Runge-Kutta方法 ,粘性项采用二阶中心差分。所得压力分布和应力分布与国外实验结果吻合较好 ,计算实践表明高阶 WENO格式具有优异的性能 ,应用前景广阔     

高精度有限体积法与间断有限元法的比较

通过数值算例,比较了高精度有限体积法和间断有限元法在求解不同问题时的表现。研究发现:在精度相同的条件下,间断有限元法的计算误差要明显小于有限体积法;间断有限元法的重构过程与高精度有限体积法相比较为简单,但高阶情形下解多项式的自由度较多并且需要计算体积分,因此整个求解时间较长。降低时间积分时解多项式的自由度数目是实现高精度算法在实际问题中应用的重要手段。     

高精度高分辨率WENO格式分析与改进

高精度、高分辨率计算格式对提高超声速复杂流场的计算水平有重要的意义。WENO格式是在ENO格式基础上发展起来的一类新型高精度、高分辨率格式,本文在格式加权算法理论和数值分析的基础,对加权算法进行了改进,通过模型问题应用可以看出:改进后格式权值的计算更为光滑,仍具有高精度、高分辨率的性质,并克服了随网格变化而出现的波动现象。     

MIMD上三层格式的窗口并行迭代方法

本文对一般的三层格式给出了在MIMD 机上实现的窗口并行迭代方法,给出了WBJ 格式,分析了三层格式的收敛性。文章的结论表明窗口并行迭代法的收敛性与窗口大小无关,窗口大小影响每台处理机的使用效率。     

防空兵侦察力量机动部署方案优选与评估

针对防空兵侦察力量机动部署问题,分析并生成了机动部署方案,运用模糊灰色关联分析法选出其中的最优方案。通过实例计算得出了信息化条件下,防空兵侦察力量进行机动部署可有效提高其作战效能的科学结论,并验证了算法的有效性。     

用于有限体积法的中心WENO混合格式

通过理论推导得到6阶中心格式与5阶WENO格式相结合的混合格式(CWENO6格式),为了提高有限体积法中高精度格式的计算效率,引入3阶MUSCL反卷积方法以取代传统有限体积法中的反卷积方法。通过不同的算例比较了CWENO6格式与WENO5格式的数值表现。结果表明,相比于传统的WENO5格式,在网格量相同的前提下,由于数值耗散较小,CWENO6格式对流动细节的描述更为准确,为有限体积法模拟三维多尺度复杂提供了一种更为有效的方法。     

高精度有限体积法与间断有限元法的比较研究

本文通过数值算例,比较了高精度有限体积法以及间断有限元法在求解不同问题时表现。研究发现：在精度相同的条件下,间断有限元法的计算误差要明显小于有限体积法;间断有限元法的重构过程与高精度有限体积法相比较为简单,但高阶情形下解多项式的自由度较多并且需要计算体积分,因此整个求解时间较长;在同样精度条件下,高精度有限体积法的计算效率要明显高于间断有限元法。降低时间积分时解多项式的自由度数目是实现高精度算法在实际问题中应用的重要手段。     

Inducing coordination in supply chains through linear reward schemes

Decentralized decision‐making in supply chain management is quite common, and often inevitable, due to the magnitude of the chain, its geographical dispersion, and the number of agents that play a role in it. But, decentralized decision‐making is known to result in inefficient Nash equilibrium outcomes, and optimal outcomes that maximize the sum of the utilities of all agents need not be Nash equilibria. In this paper we demonstrate through several examples of supply chain models how linear reward/penalty schemes can be implemented so that a given optimal solution becomes a Nash equilibrium. The examples represent both vertical and horizontal coordination issues. The techniques we employ build on a general framework for the use of linear reward/penalty schemes to induce stability in given optimal solutions and should be useful to other multi‐agent operations management settings. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006