多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

面向多星观测调度的分层迭代算法

提出一种基于分治策略的多星观测分层调度框架,在该框架下,用蚁群优化算法把任务分配至各轨道圈次上,并利用自适应模拟退火算法求解各轨道圈次的调度问题。根据各轨道圈次调度结果的反馈情况,再调整任务分配方案,重复上述过程直到达到算法终止条件。为了提高算法的性能,在设计蚁群算法的启发式信息模型时,应充分考虑卫星调度问题的领域知识;在模拟退火算法中设计两个邻域结构,采用动态选择策略在优化过程中确定最佳邻域搜索结构。仿真实验表明,该方法有效地降低了问题求解的复杂度,尤其在求解大规模多星观测调度问题时表现出优异的性能。     

Exponential size neighborhoods for makespan minimization scheduling

We investigate the quality of local search heuristics for the scheduling problem of minimizing the makespan on identical parallel machines. We study exponential size neighborhoods (whose size grows exponentially with the input length) that can be searched in polynomial time, and we derive worst‐case approximation guarantees for the local optima of such neighborhoods. The so‐called split neighborhood splits a feasible schedule into two layers, and then recombines the two layers by finding a perfect matching. We show that the makespan of every local optimum for split is at most a factor of 2 away from the globally optimal makespan. We then combine the split neighborhood with two neighborhoods from the literature. The combination of split with the jump neighborhood only marginally improves the approximation guarantee, whereas the combination with the lexicographic‐jump neighborhood decreases the approximation guarantee from 2 to 3/2. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011     

小行星探测多脉冲交会轨道多目标优化

现有的小行星探测交会轨道研究多集中于二脉冲最优燃料研究,本文则研究了小行星探测多脉冲交会轨道多目标优化问题.基于Lambert交会算法建立了包含地球逃逸轨道和日心转移轨道的多脉冲交会轨道优化模型,以燃料消耗最小和转移时间最短为两个优化目标函数.采用一类典型的多目标进化算法——NSGA -Ⅱ用于Pareto最优解的确定....     

电视侦察弹侦察效力的演化仿真优化研究

为了保证电视侦察弹能到达目标区域的上空并发挥最优的侦察效力,采用了基于遗传算法的启发式仿真优化方法来解决炮射电视侦察弹的优化使用问题.分析了电视侦察弹的主要影响因素,建立了用于计算目标侦察效力的仿真模型,引入了演化策略,实现了基于进化计算的启发式仿真优化系统,并求取了电视侦察弹的最大侦察效力及其主要影响因素的最优搭配....     

多核数字信号处理器并行矩阵转置算法优化

矩阵转置是矩阵运算的基本操作,广泛应用于信号处理、科学计算以及深度学习等各种领域。随着国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)在各种领域中的推广应用,对高性能矩阵转置实现提出了强烈需求。针对飞腾异构多核DSP的体系结构特征与矩阵转置操作的特点,提出了一种适配不同数据位宽(8 B、4 B以及2 B)矩阵的并行矩阵转置算法ftmMT。该算法基于DSP中向量处理单元的Load/Store部件实现了向量化,同时基于矩阵分块实现了多个DSP核的并行处理,通过隐式乒乓设计实现了片上向量化转置与片外访存的重叠以及访存性能的大幅提升。实验结果表明,ftmMT能够显著加快矩阵转置操作,与CPU上的开源转置库HPTT相比,可获得高达8.99倍的性能加速。     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

防空监视网络传感器资源分配的最优化

针对防空监视网络的传感器管理问题,讨论了传感器资源分配的最优化方法。提出了把传感器资源分配问题映射为多代理系统分布约束最优化问题的解决策略,设计了基于约束代价下界搜索的异步分枝定界最优化算法,实现了传感器资源分配问题最优解的异步并行搜索,给出的仿真实例说明了传感器资源分配最优化方法的有效性。     

防空导弹兵力规划模型

借助兵力交换的思想,从宏观层次上研究不同类型的防空导弹火力单元对空中目标的优化分配问题;分析在最优目标分配策略下区域防空中各类型防空导弹火力单元的火力分配问题,并建立了递阶优化的求解模型.该模型可为区域防空部署的决策与分析提供科学依据.     

基于火灾风险分析的消防力量优化布局

分析了我国目前消防力量布局存在的问题,从当前有限消防经费和现有的城市布局出发,提出了依据风险来优化消防力量布局的观点和方法,以最大限度的提高消防部队的灭火和抢险救援能力。