遗传算法的多目标优化资源选择算法

无线自组网中,一个任务请求可能会存在多个满足需求的后备资源,如何从中选择一个最佳资源提供给用户使用是资源管理的核心内容.目前的算法大都只考虑节点的计算能力、负载情况和网络延迟等,而没有考虑无线自组网环境中无线连接带宽有限、设备节点能源受限的特点.在对节点能力、网络资源和能源情况进行数学描述和分析基础上,提出并实现了基于遗传算法的多目标优化资源选择算法.实验结果表明该选择算法能够充分利用有限的带宽资源,最大化网络的使用时间.     

是军营也是炼狱

作为英国特种部队，历史上的“哥曼德”曾经叱咤风云；作为英国海军陆战队，当代的“哥曼德”依然威名远扬。2002年，我在英国皇家海军学院学习期间，有幸参观了“哥曼德”训练中心，并亲身体验了“哥曼德”训练。“哥曼德”训练中心不仅拥有现代化的训练手段和先进的训练方法，其独特的训练“悖论”更是耐人寻味，发人深思。     

基于空间采样法的齿轮调相振动信号解调

在对机械设备的齿轮部件进行振动监测时,由于载荷以及转速波动等因素的影响,会引起振动信号的相位调制,使得频谱严重失真.通过对调相现象的理论分析和数值仿真计算,提出了基于空间采样的齿轮振动调相信号的解调方法,结果表明,该方法可以获得有价值的振动信号,从而进行有效的齿轮故障诊断.     

基于偏好度的多传感器任务管理研究

任务管理是多传感器管理的一个重要组成部分,是其他管理模块的基础;以目标为研究对象制约了复杂系统传感器管理的研究,而以目标任务状态对应的子任务为对象却能使复杂系统简单化;以空中M4系统为背景,首先提出子任务的生成原则,然后按照不同层次规划子任务优先权集合,并采用主客观离差最小化多属性决策方法建立子任务优先权;最后在仿真试验中,验证了该方法的合理有效性.     

名人——读书法

<正>戏剧家克尼雅日宁的"有无法":要读懂书上没有的东西。作家列夫·托尔斯泰的"思维法":只有靠积极思维得来的才是真正的知识。生理学家巴甫洛夫的"循序渐进法":要想一下子都知道,就意味着什么也不会知道。科学家波克的"消化法":读书不动脑,等于吃饭不消化。     

基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成

针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。     

基于坐标的多区域风险综合模型

针对装备研制阶段的风险评估,采用风险可能性和风险后果的交叉结果来综合反映风险值,通过对概率-影响矩阵和典型风险综合模型进行分析研究,提出了基于坐标的多区域风险综合模型,该模型根据概率和影响在不同情况权重差别,将所有情况进行了区域划分。在此基础上,对区域进行连续化处理,将概率影响权扩展到所有风险情况,建立了更为详细的符合实际情况的概率-影响关系,以更加准确地对风险进行综合评估。     

改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用

K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。     

多层次灰色聚类决策对目标价值排序的应用

针对战场环境下的目标价值排序问题,应用层次分析法(AHP)原理,分析了不同目标的不同因素的影响,在确定指标权重的基础上提出了目标价值排序的递阶层次结构模型;并进一步运用灰色聚类方法,构造评价函数,综合决策目标价值排序.通过案例分析验证,将层次分析法与灰色聚类综合评价法相结合,取得了较为满意的结果,为指挥员对目标价值决策提供理论依据.     

基于未确知测度的多目标决策方法及其应用

定义策略、目标和评判三个空间以及满足非负性、归一性和可加性的未确知测度函数,给出了适合于有序分割类评判空间寻优的最优决策准则,从而提出了一种未确知信息数学处理理论基础上的未确知测度决策方法,对含多因素特别是难以量化因素的决策问题寻优建立了一个合理、精细、分辨率高、计算简单高效的数学模型,用来求解多目标决策问题中的最优策略,并结合火力打击选择的一个实例分析,获得了较为成功的应用.