基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法

节点重要性度量是复杂网络研究中的热点问题。从复杂网络的抗毁性指标入手,给出了自然连通度的定义,并且以此为基础设计了基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法。最后以著名的风筝网络为例,分析了该方法的适用性,并与其他经典的节点重要性度量方法进行对比,证明了该方法的合理性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于三方动态博弈模型的网络生存防御策略优化配置

针对网络攻防环境中防御方以提高系统生存能力为目的所进行的最优生存防御策略的选取问题,提出了一种基于完全信息动态博弈理论的生存防御策略优化配置算法。将恶意攻击方、故障意外事件及防御方作为博弈的参与人,提出了一种混合战略模式下的三方动态博弈模型,对博弈的主要信息要素进行了说明,以混合战略纳什均衡理论为基础,将原纳什均衡条件式的表达式转化为可计算数值结果的表达式,并据此增加了近似的概念,最后,将提出的模型和近似纳什均衡求解算法应用到一个网络实例中,结果证明了模型和算法的可行性和有效性。     

基于网络抗毁性的装备贡献度评价

高新技术的应用使装备间关联关系更加复杂,武器装备论证更加困难。装备对体系贡献度研究为武器装备论证发展提供了新思路。基于作战环思想构建武器装备体系作战网络模型,同时完成作战环理论所划分的同类型装备的网络化建模,提出复杂网络背景下装备贡献度的定义及基于网络抗毁性的贡献度评价方法,通过美国国家导弹防御系统进行算例分析来验证该方法的可行性。结果显示,不同装备对体系的贡献度大小可以通过复杂网络模型进行预判。     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

Non‐greedy heuristics and augmented neural networks for the open‐shop scheduling problem

In this paper we propose some non‐greedy heuristics and develop an Augmented‐Neural‐Network (AugNN) formulation for solving the classical open‐shop scheduling problem (OSSP). AugNN is a neural network based meta‐heuristic approach that allows integration of domain‐specific knowledge. The OSSP is framed as a neural network with multiple layers of jobs and machines. Input, output and activation functions are designed to enforce the problem constraints and embed known heuristics to generate a good feasible solution fast. Suitable learning strategies are applied to obtain better neighborhood solutions iteratively. The new heuristics and the AugNN formulation are tested on several benchmark problem instances in the literature and on some new problem instances generated in this study. The results are very competitive with other meta‐heuristic approaches, both in terms of solution quality and computational times. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

Short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints

We consider a short‐term capacity allocation problem with tool and setup constraints that arises in the context of operational planning in a semiconductor wafer fabrication facility. The problem is that of allocating the available capacity of parallel nonidentical machines to available work‐in‐process (WIP) inventory of operations. Each machine can process a subset of the operations and a tool setup is required on a machine to change processing from one operation to another. Both the number of tools available for an operation and the number of setups that can be performed on a machine during a specified time horizon are limited. We formulate this problem as a degree‐constrained network flow problem on a bipartite graph, show that the problem is NP‐hard, and propose constant factor approximation algorithms. We also develop constructive heuristics and a greedy randomized adaptive search procedure for the problem. Our computational experiments demonstrate that our solution procedures solve the problem efficiently, rendering the use of our algorithms in real environment feasible. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005     

基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估

采用ANN(人工神经网络)方法对高炮火力单元射击有利度进行评估是一种新的尝试。在对各影响因素进行分析与量化处理的基础上,建立了基于ANN的高炮火力单元射击有利度评估网络模型,并提供了网络的解算方法。通过某型高炮对不同目标射击的已知有利度评估值对网络进行的训练,确定了网络的各权值,并使学习误差达到了预先规定的标准,实现了对该型高炮对空射击有利度的评估。     

区域防空反导火控网的数据融合问题研究

由于组成区域防空反导火控网的各部光电瞄具之间是异步工作的,造成跟踪参数融合上出现较大误差,为此,提出一种解决异步数据融合问题的方法,并进行了计算机仿真,结果证明该方法可以有效完成火控系统参数融合问题。     

基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.