黄页服务的合同网在编队武器目标分配中的应用

海上舰艇编队协同作战面临的环境日益复杂,其武器目标分配呈现出了多智能体系统的涌现性、协同性和动态性.将编队武器目标分配问题转化成多智能体系统来研究,根据黄页概念建立了编队武器智能体的黄页服务,运用基于黄页服务的合同网协议实现了编队范围内的武器目标分布式分配.     

舰艇编队协同反导火力分配的改进多目标粒子群算法

为提高协同反导时的多目标火力分配计算能力,首先建立了火力分配多目标数学模型;然后,针对火力分配多目标规划具有的线性不等式约束条件难以使用多目标粒子群优化算法、粒子群算法自身存在的盲目搜索等问题进行了改进,并明确了计算流程;最后,对算法进行了仿真实验,仿真实验表明:改进的多目标粒子群算法求解多目标火力分配规划模型得到的非劣解集可构成Pareto前端,且非劣解集的适应度最大值随迭代步数演变具有稳定的收敛性,验证了改进多目标粒子群算法的有效性.     

基于ANP的装备保障转型影响因素分析

针对装备保障转型影响因素众多、转型重要程度难以确定等问题,分析了保障转型外部和内部影响因素,建立了保障转型影响因素ANP模型,利用ANP方法对装备保障转型影响因素进行了权重确定,为确定装备保障转型影响因素重要性程度提供了一种定量化分析方法,明确了装备保障转型应优先重点解决的关键问题．     

基于非对称balls-into-bins的高效平衡负载分配模型

在大规模数据中心和P2P覆盖网络等复杂网络负载平衡分配中,前人提出了多种多样的负载分配方法,但许多方法为了达到更好的平衡负载指标,追求越来越复杂的算法,使得时间复杂度和算法复杂度很难控制在合理的范围之内。本文在研究了经典balls-into-bins、Azar balls-into-bins和balls into non-uniformbins等模型的基础上,提出了一种新颖高效的非对称balls-into-bins平衡负载分配模型,该模型具有异构的balls、异构的bins,以及不同的bin选择概率,能以很高的概率将最大负载均衡地控制在合理的范围内,通信负载很小,且具有很好的可扩展性,通过拓展,该模型在负载平衡的诸多领域都将有广阔的应用空间。     

准军官初来乍到

今天的"我",或许是明天的"你"——个刚刚毕业的基层排长,一个初来乍到,啥都似懂非懂的"新兵蛋子"。昨天的"我",像极了今天的"你"——满怀着炽热的激情,渴望下部队,渴望在新环境下大展宏图。今天的"我",想告诉今天的"你"——有时候,理想很丰满,现实却很骨感。刚下部队,没有轻松的生活,也没有刺激的演习,有的,竟全是一件件非常尴尬的"尴尬事儿"……现在看来,这些尴尬,对我是一种财富,对你也许是一种启迪。     

基于模糊AHP的水面舰艇编队攻潜武器分配

针对水面舰艇编队攻潜武器分配问题,利用模糊AHP方法,通过构建攻潜武器分配模型,建立模糊评判矩阵,确定评价因素的权重,制定最优攻击方案,对反潜火力分配提供决策辅助,并进行了实例分析,得到了从命中概率、攻击安全、攻击时效、组织指挥等方面综合模糊评判进行攻潜武器分配的方法。     

防空系统目标威胁评估与火力分配模型

首先运用层次分析法建立了防空系统对空袭目标价值评估模型的层次结构,并获得空袭目标的价值权重系数。其次,在综合考虑目标价值权重的基础上,运用模糊决策的方法推导出防空系统目标威胁综合评估数学模型。最后运用军事运筹学0-1整数规划的方法,给出了防空系统目标优化火力分配0-1整数规划数学模型。     

基于改进遗传算法的防空火力优化分配方法

结合地空导弹部队防空作战的特点,提出了基于改进遗传算法的防空火力优化分配模型,给出了模型求解的方法和步骤,详细阐述了改进遗传算法在防空火力分配中的应用,通过在计算机上仿真运行实例得出了火力分配方案,通过仿真证明本方法运算速度较快,结果精度较高,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

网络中心战中基于MAS的分布式辅助决策研究

在海上网络中心战环境下,提出了基于MAS(Multi-Agent Systems)的分布式辅助决策方法。首先建立了基于MAS的体系结构,然后对体系结构下的效能评估进行了研究,并采用合同网协议对武器目标分配的流程进行了研究。仿真实验表明了此框架下的效能评估和武器目标分配是有效可行的。     

基于模糊匈牙利算法的炮兵火力单位分配问题

发挥诸火力单位的整体协调优势,寻求在给定约束条件下总的射击效果最好的分配方案,是火力单位最优分配的基本任务.匈牙利算法是求解传统的指派问题的一种较好的方法,运用模糊匈牙利算法在决策过程中将主观因素与客观因素有机地结合起来,解决火力单位分配方案决策中多指标指派问题,从而可以有效地解决炮兵火力单位分配最优化问题.