基于灰色聚类和模糊综合评判的装备——装备群健康状态评估

针对目前装备健康状态评估存在的问题，建立了一个基于灰色聚类和模糊综合评判的“装备-装备群”两级评估模型。该模型利用灰色聚类法来评估单个装备的健康状态，将得到的单个装备健康状态的聚类系数向量作为模糊综合评判的隶属度向量，利用模糊综合评判技术来评估装备群的整体健康状态。详细论述了评估模型建立的关键问题：健康状态的分级、评估指标、白化权函数以及权重的确定。最后通过实例分析表明，该模型评估结果合理，可操作性强。     

自行火炮作战效能分析与模糊综合评价

自行火炮以其机动性强,火力反应快,防护性能好,成为炮兵的重要组成部分和机动作战的骨干力量,但由于自身的复杂性和作战应用的多样性,其作战效能受多方面的因素影响,运用层次分析法确定影响作战效能的指标权重系数,结合模糊综合评价方法将子效能合并成整体体系效能,由此实现自行火炮作战效能的定量化评估。     

熵权正负理想方案灰色关联法的对地攻击目标选择

针对攻击机对地攻击的目标选择问题,提出了目标攻击优先权的计算方法,将正负理想方案与灰色关联分析方法进行融合并引进熵权的思想为各项优先权赋值,避免了权值确定过于主观的问题,提出了一种目标选择的模型,为飞行员对地攻击目标选择提供了辅助决策,具有较高的实用性。仿真结果也说明了该方法的合理性。     

调运问题中基于栅格模型的快速路径规划方法

针对调运路径规划这一问题,采用栅格模型表示环境地图,通过设定路径搜索方向权重,剔除不必要的搜索区域,提高了搜索效率.仿真结果表明,该算法能有效地提高路径搜索效率,并能搜索到最优路径.     

基于主观综合评判的作战仿真可信度评估方法研究

可信度是作战仿真的生命线,对作战仿真系统建设全生命周期进行校核、验证与确认(verification,validation and accreditation,VVA)是确保其可信度的重要途径。合适的评估方法是进行可信度评估的前提条件。在全面分析与比较已有可信度评估方法基础上,针对作战仿真可信度评估中突出主题专家作用的特点,提出了一种基于主观综合评判的可信度评估方法,重点设计了基于专长权的主题专家权重定量计算方法。这些方法都被应用于"××作战仿真系统"的可信度评估工作中。实践表明,本文的研究对于作战仿真系统等复杂仿真系统的可信度评估非常有效。     

基于可变权重模糊集的搜索方案模糊决策模型

运用模糊决策理论,研究了反潜巡逻机在执行反潜任务时,从多种搜潜手段及其组合中选择合理的搜潜方案的决策模型,特别是针对声纳浮标为消耗性器材的特点,引入了基于AHP方法思想的、与声纳浮标存有量有关的可变因素权重模糊集向量,通过计算和判断各种备选方案与理想方案之间的模糊距离,建立了针对不同航行状态潜艇的搜索行动方案优选模型,最后给出了决策算例,验证了模糊决策模型的合理性,可应用于反潜巡逻机作战指挥的计算机辅助决策.     

基于熵权多目标决策的战时物资运输方案优选研究

提出了战时物资运输方案优选问题,分析战时运输的影响因素,提出了评估战时物资运输方案的较有代表性的指标,并给出了具体计算方法.在没有指标权重的情况下,应用熵权多目标决策方法对多个合理方案进行优选评估,得出了可信度较高的优选方案.     

粗糙集和区间数空袭目标威胁评估

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种新的基于粗糙集和区间数的空袭目标威胁评估方法.首先建立了空袭目标威胁评估指标体系,给出了指标值为区间数且指标权重完全未知的指标权重计算步骤,克服了以往指标权重确定的主观性.建立了应用粗糙集和区间数评估空袭目标威胁的数学模型.提出了威胁评估指标的离散化区间,并应用粗糙集理...     

基于神经网络的超精密机床伺服进给非线性模型辨识

以双轴Ｔ型结构的超精密金刚石车床的伺服进给系统为研究对象,采用自构造神经网络技术,建立了系统的非线性动态数学模型,为系统非线性控制与补偿提供参考模型     

Dynamic learning,pricing, and ordering by a censored newsvendor

We address the problem of determining optimal ordering and pricing policies in a finite‐horizon newsvendor model with unobservable lost sales. The demand distribution is price‐dependent and involves unknown parameters. We consider both the cases of perishable and nonperishable inventory. A very general class of demand functions is studied in this paper. We derive the optimal ordering and pricing policies as unique functions of the stocking factor (which is a linear transformation of the safety factor). An important expression is obtained for the marginal expected value of information. As a consequence, we show when lost sales are unobservable, with perishable inventory the optimal stocking factor is always at least as large as the one given by the single‐period model; however, if inventory is nonperishable, this result holds only under a strong condition. This expression also helps to explain why the optimal stocking factor of a period may not increase with the length of the problem. We compare this behavior with that of a full information model. We further examine the implications of the results to the special cases when demand uncertainty is described by additive and multiplicative models. For the additive case, we show that if demand is censored, the optimal policy is to order more as well as charge higher retail prices when compared to the policies in the single‐period model and the full information model. We also compare the optimal and myopic policies for the additive and multiplicative models. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007