并行基因组合型遗传算法求解防空部署优化问题研究

针对防空部署研究的特点,探讨遗传算法求解防空部署优化问题。分析了传统遗传算法求解武器部署优化问题的缺点,提出了并行的基因组合型改进遗传算法,克服了编码不唯一和基因重码的现象,提高了搜索速度和解的质量;利用启发式信息缩小了解空间,并保证了算法寻优的每个个体都是可行解;对遗传操作算子进行了改进,克服了整数编码固有的缺点。该方法应用于求解防空部署优化问题中得到了较好的结果。     

常微分方程的不动点迭代格式

在常微分方程的数值解法中,Euler的隐式格式稳定性较好,但由于它为隐式,因而给计算带来了极大地不方便。为了解决此问题,本文给出了一种数值解法———常微分方程的不动点迭代格式。     

现场总线周期信号的实时调度算法

对基金会现场总线FF(foundation fieldbus)集中式介质访问控制方式中的周期信号所采用的总线调度算法进行了分析,并提出了改进算法.该算法首先对每个子节点总线占用时间进行分割,通过增加average判断环节使得微周期分配更加均匀;然后,采用最终节点自动调度环节减少了最终节点的调度次数,节省了系统开销,并利用改进算法制定了调度表,提出了调度表验证公式,搭建了实验平台模拟总线调度;最后,通过实际案例对比分析了原算法与改进算法的使用特点.结果表明:改进算法生成的调度表具有更大的调度范围和更高的时间利用率.     

舰船维修Hedonic价格指数模型的构建

针对舰船维修具有的异质性特点导致“纯样本匹配法”并不适用于舰船维修价格指数编制的问题,首先提出采用特征价格理论,选取舰船维修特征属性并给出了量化处理原则;然后,利用合并数据特征价格建模方法,建立了舰船维修线性Hedonic价格指数模型,并针对线性模型拟合精度不高等问题,通过多种形式的Box-Cox转换,构建了舰船维修的非线性Hedonic价格指数模型,得出了舰船维修Hedonic价格指数,以反映舰船维修的“纯价格变化”趋势.最后,与通过“纯样本匹配法”获取的价格指数进行比较,并解释了二者的差异性.     

组合金属橡胶隔振系统参数识别

对2块金属橡胶元件组合制备的隔振器进行静动态试验,指出组合隔振器的优点;利用双折线模型描述该非线性迟滞系统的记忆恢复力,并建立该系统的本构关系及参数识别方程;采用给记忆恢复力zs赋初值,再将用最小二乘法识别得到的参数作为初值构造误差函数,利用误差函数把一次刚度和记忆恢复力的参数识别问题转化为函数优化问题的方法,用小生境遗传算法进行优化识别;对该方法进行模拟仿真识别,并对某金属橡胶隔振器进行试验研究.仿真和试验均表明该方法根据系统输入-输出数据来直接识别系统的物理参数,简单可行且精度较高.     

一种装甲车辆CAN总线混合调度算法

针对当前装甲车辆综合电子系统节点消息传输不公平、紧急消息传输不及时等缺点,结合某型车辆消息紧急度和截止期,按照分层处理原则对总线协议进行了改进,提出了"分级决策动态均衡"的混合调度算法,并通过试验验证了算法的可行性和有效性。     

含微网的国防工程供电保障系统可靠性评估

为准确评估含分布式电源的国防工程供电保障系统的可靠性,基于中压配电网的可靠性级别树算法,分析了采用3级供电模式的典型国防工程供电保障系统,建立相应开关树和断路树模型,并考虑设备故障、备用电源切换等因素,提出统一的负荷点可靠性指标计算模型。以符合国防工程供电保障系统结构特点的改进RBTS-BUS6为算例,对重要负荷供电能力和系统可靠性进行评估和分析。结果显示,部分重要负荷点的可靠性指标会随微网接入得到较好改善。     

基于全相位的同频融合分层算法

同频融合算法在处理频率快速变化的信号等应用中具有精度高、抗噪性好的优点,然而该算法实时性较差且精度受相位差测量影响较大。提出了基于全相位的同频融合分层算法,通过设计分层算法以减少多重循环中的冗余计算单元,可在不牺牲精度的前提下成倍降低运算量;采用全相位谱分析法降低相位差测量误差,明显改善了相位差补偿效果。理论分析与对比实验表明,该算法对同频融合过程有显著的改进效果。     

基于关联度的词汇记忆优化算法

近年来,记忆词汇的方法不断涌现,但是这些方法仅仅考虑其中某一方面因素,而非综合考虑多方面因素。鉴于单词间拼写和发音重合度对于词汇记忆的重要性,融合了单词拼写和发音重合度,提出了基于单词间关联度的词汇记忆方法,结合图论知识给出了单词最优记忆回路的近似算法,运用Matlab编程对大学英语四级词汇进行了排序,通过实验和假设检验验证了使用基于单词间关联度的词汇记忆方法的记忆效率明显优于普通方法。     

Model Versions and Fast Algorithms for Network Epidemiology

Network epidemiology has become a core framework for investigating the role of human contact patterns in the spreadingof infectious diseases. In network epidemiology, one represents the contact structure as a network of nodes（individuals） connected bylinks（sometimes as a temporal network where the links are not continuously active） and the disease as a compartmental model（whereindividuals are assigned states with respect to the disease and follow certain transition rules between the states）. In this paper, we discussfast algorithms for such simulations and also compare two commonly used versions,one where there is a constant recovery rate（the numberof individuals that stop being infectious per time is proportional to the number of such people）;the other where the duration of the diseaseis constant. The results show that, for most practical purposes, these versions are qualitatively the same.