网络化作战C2组织结构的一种分析设计方法

网络化作战条件下,传统的层次型C2组织限制了组织成员之间的信息交互,难以适应复杂多变的作战环境,影响了系统整体作战效能的发挥。通过分解单个组织节点智能体(Agent)的行为过程,结合网络化作战的概念,在引入信息流、指控流因素情况下,研究在网络化作战中C2组织结构网络,并在分析组织网络探测信息/指控命令的传输和处理的基础上,提出了一种C2组织结构设计方法。该方法充分考虑了网络化作战探测信息共享以及指控命令协同,并将网络化作战C2组织的最优设计问题转化为C2组织网络中探测信息和指控命令的最小费用最大流问题。     

基于宽带Delphi和功能分解相结合的装备软件早期成本估算

针对装备软件早期成本估算时存在的相关成本信息基础薄弱的“贫信息”问题,提出了基于宽带Delphi与功能分解的装备软件早期成本估算组合法。该组合法依据领域专家的知识和经验对软件成本做出判断,避免了需要过多依赖历史信息的局限性。而功能分解法能将软件按功能模块进行细分,提高了宽带Delphi估算的精度。     

任意同轴圆线圈互感系数的近似解析公式

为使任意大小、任意距离的两同轴圆线圈之间的互感系数能用关系简单明了的常用解析函数表示,先对用毕奥-萨伐尔定律导出的互感系数积分公式进行数值计算,然后通过对极端情况的分析和对非极端情况进行猜想,采用幂级数、指数、对数或其组合进行试探,再用数值计算验证,最终尝试性地分6种情形给出了两同轴圆线圈在任意大小、任意距离下（除两线圈几乎重合外）互感系数的近似解析表达式。函数表达式比较简单,物理意义比较明确,且相对误差在±5%以内。     

软件保障费用估算模型研究

分析了软件保障费用的基本构成和一般表达式，构建了软件错误更改费用估算模型、新功能保障费用估算模型和有时间限制的保障费用估算模型，并结合实例进行了分析。软件保障模型估算的研究对提高软件保障费用估算的精度和效率有重要意义。     

军用飞机改进改型研制费用的参数估算法

首先分析并建立了军用飞机改进改型研制的费用分解结构,阐明了与新研飞机在各分项费用上的差别。基于当量工程的概念提出了用减缩系数来估算改进改型研制的费用修正和各分项费用的减缩系数的估计方法,结合现有成熟的参数估算模型建立了相应的改进改型研制的费用估算模型。最后,以某型飞机的改型研制费用为例进行了实例分析,结果表明方法与模型具有较好的有效性和实用性。     

Strategic capacity decision‐making in a stochastic manufacturing environment using real‐time approximate dynamic programming

In this study, we illustrate a real‐time approximate dynamic programming (RTADP) method for solving multistage capacity decision problems in a stochastic manufacturing environment, by using an exemplary three‐stage manufacturing system with recycle. The system is a moderate size queuing network, which experiences stochastic variations in demand and product yield. The dynamic capacity decision problem is formulated as a Markov decision process (MDP). The proposed RTADP method starts with a set of heuristics and learns a superior quality solution by interacting with the stochastic system via simulation. The curse‐of‐dimensionality associated with DP methods is alleviated by the adoption of several notions including “evolving set of relevant states,” for which the value function table is built and updated, “adaptive action set” for keeping track of attractive action candidates, and “nonparametric k nearest neighbor averager” for value function approximation. The performance of the learned solution is evaluated against (1) an “ideal” solution derived using a mixed integer programming (MIP) formulation, which assumes full knowledge of future realized values of the stochastic variables (2) a myopic heuristic solution, and (3) a sample path based rolling horizon MIP solution. The policy learned through the RTADP method turned out to be superior to polices of 2 and 3. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 2010     

基于风险控制的装备供应链网络设计模型

针对风险管理中的装备供应链正向（供应）网络设计问题，在对装备供应链风险和成本进行量化分析的基础上，综合考虑风险和成本2方面因素，建立了基于风险控制的装备供应链网络设计优化模型。并设计了遗传算法对模型进行求解，给出在指定风险水平下最优设计方案与总成本。最后通过实例分析和计算，结果表明，该优化模型合理、有效、可行。     

云计算系统虚拟机内存资源预留方法

为降低消费者租借云计算系统资源的开销,提出了成本约束的内存预留随机整数线性规划模型及方法。结合预留计划和按需计划的内存资源价格,设计包含成本及资源总量约束条件的随机开销函数,并以函数期望值最小化为目标,基于内存消耗量概率分布求出优化的内存预留量。试验表明,消费者利用该方法租借资源的开销比利用预留计划、按需计划及同类方法租借资源的开销更小。     

基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法

作为装备维修保障体系的重要组成部分,备件的合理配置是装备保障的核心,直接影响装备的使用可用度.而如何在保证装备的使用可用度情况下使备件的保障费用尽可能地减少,是决策者最关心的问题.提出一种基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法,通过蒙特卡罗仿真建立装备使用可用度模型,并在二级维修保障模型进行仿真的基础上,利用模糊多目标优化对备件的使用可用度和备件保障费用这两个指标进行综合评判,最后得到符合决策满意度的备件配置方案.     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。