A three‐stage procurement optimization problem under uncertainty

This article examines a problem faced by a firm procuring a material input or good from a set of suppliers. The cost to procure the material from any given supplier is concave in the amount ordered from the supplier, up to a supplier‐specific capacity limit. This NP‐hard problem is further complicated by the observation that capacities are often uncertain in practice, due for instance to production shortages at the suppliers, or competition from other firms. We accommodate this uncertainty in a worst‐case (robust) fashion by modeling an adversarial entity (which we call the “follower”) with a limited procurement budget. The follower reduces supplier capacity to maximize the minimum cost required for our firm to procure its required goods. To guard against uncertainty, the firm can “protect” any supplier at a cost (e.g., by signing a contract with the supplier that guarantees supply availability, or investing in machine upgrades that guarantee the supplier's ability to produce goods at a desired level), ensuring that the anticipated capacity of that supplier will indeed be available. The problem we consider is thus a three‐stage game in which the firm first chooses which suppliers' capacities to protect, the follower acts next to reduce capacity from unprotected suppliers, and the firm then satisfies its demand using the remaining capacity. We formulate a three‐stage mixed‐integer program that is well‐suited to decomposition techniques and develop an effective cutting‐plane algorithm for its solution. The corresponding algorithmic approach solves a sequence of scaled and relaxed problem instances, which enables solving problems having much larger data values when compared to standard techniques. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

装备保障抽组力量物资装载模型

对装备保障抽组力量的物资装载问题进行了数学描述,建立了以实现全部物资尽量分散装载为目标,以同类物资集中装载、车辆承载物资总体积不超过车辆有效容积、车辆承载物资总重量不超过车辆标记载重量、物资必须装载且不被重复装载等为主要约束的数学模型,并进行了求解.最后通过实例解算验证了模型的有效性.     

基于改进动态规划的雷达弱小目标检测与跟踪

针对复杂背景下雷达弱小目标的检测和跟踪问题,提出了一种改进动态规划的检测前跟踪算法.该方法用多级检验判决方法代替常用的两级门限检测,并用传统跟踪技术进行目标位置状态估计,根据估计值与状态值的欧氏距离设计一个惩罚项来改进值函数.通过仿真验证,结果表明该方法能有效消除伪航迹,减小计算量,提高对雷达弱小目标的检测和跟踪性能.     

随机共振在微弱信号检测中的数值仿真

对基于非线性双稳系统随机共振的微弱信号检测技术进行数值研究,利用随机共振机制,浸入在噪声中的微弱信号可以得到有效的放大与增强。给出了基于Runge Kutta算法的双稳系统随机共振模型的求解方法,提出了利用随机共振检测微弱非周期信号的一种新思路。数值仿真结果表明,该方法不仅可以检测出强噪声极低频的微弱周期信号,而且可以对非周期信号进行有效的检测。     

机器人力反馈依从控制器多机系统分布式程序设计的实现

本文介绍在机器人力反馈依从控制器多机系统中采用程序设计语言C 与分布式库函数相结合实现分布式程序设计的方法,论述了分布式库函数形式,支持分布式库函数设计的多机操作系统功能及其在设计过程中应予以重视的某些问题,并给出了分布式程序设计的一个简例。     

高速飞行器间隙非线性机翼颤振的非线性能量阱抑制

针对间隙非线性机翼颤振系统的亚临界问题,引入了非线性能量阱(nonlinear energy sink,NES)技术来提高系统发生极限环振荡的临界速度。建立了具有NES控制的间隙非线性机翼颤振系统动力学模型,并分析了质量比、频率比、阻尼比、相对位置等NES参数对颤振系统极限环振荡的抑制效果,以及NES参数对颤振系统极限环振荡临界速度的影响规律。结果表明,阻尼比越大,可以在越小的自振频率比情况下使系统进入稳定区,但需要更苛刻的NES位置要求,即越靠近机翼前缘;而阻尼比越小,则使颤振系统极限环振荡响应进入稳定区所需的NES质量越小。在NES位置靠近机翼前缘时,增大自振频率比会使极限环振荡抑制效果有明显的提升,而增大质量比可以显著提高极限环振荡的抑制效果和临界速度。此外,NES的阻尼比越小,其颤振系统的极限环振荡抑制效果越好。     

运用动态规划的智能卫星集群星间通信路由算法

通过建立智能卫星集群网络模型,把智能卫星集群星间通信路由问题转换为时延最短路径问题,进而提出一种求解此问题的智能卫星集群星间通信路由算法.该路由算法采用动态规划策略分阶段规划智能卫星集群两个成员之间的星间通信路由,在每个规划阶段,负责发送数据的智能卫星自主调用一种星间通信路由静态规划算法,以求出其在当前时刻的后继卫星来...     

未知非线性系统的神经网络建模与控制仿真研究

针对一类未知非线性系统的建模与控制问题,采用基于神经网络的多步预测控制算法进行了仿真研究,仿真对象选取控制工程界常用的单摆试验装置.该算法的实现步骤为:获取系统开环试验数据;辨识神经网络正向动态模型;设计非线性优化控制律.仿真研究结果表明,所提出的建模与控制方法是有效的.     

大型舰船电力系统网络重构研究

大型舰船电力系统的出现使供电方式由原来的辐射状向环形发展,其网络重构是一个崭新的问题.文中给出了大型舰船电力系统的网络拓扑结构并综合考虑了线路容量限制、节点电压约束及供电负荷优先性的重构数学模型,保证了各种情况下最大限度地给负荷供电.将规划遗传算法应用于所建模型的求解,并应用算例验证了此解法的可行性.     

薄壳结构跌落冲击仿真与试验研究

为了验证薄壳结构跌落冲击问题动态数值仿真的方法途径,设计制作了带有配重的薄壳结构,测定了材料主要力学性能,利用非线性有限元软件对该结构进行单次和累积结果的多次跌落冲击数值仿真,并进行了验证试验。对该结构的跌落冲击过程、典型位置的加速度响应、塑性变形的仿真、验证试验结果进行了对比分析,结果表明：采用的数值仿真方法和途径能够较好地研究分析薄壳结构的跌落冲击及其他同类问题。