Scheduling with variable time slot costs

In this article, we study a class of new scheduling models where time slot costs have to be taken into consideration. In such models, processing a job will incur certain cost which is determined by the time slots occupied by the job in a schedule. The models apply when operational costs vary over time. The objective of the scheduling models is to minimize the total time slot costs plus a traditional scheduling performance measure. We consider the following performance measures: total completion time, maximum lateness/tardiness, total weighted number of tardy jobs, and total tardiness. We prove the intractability of the models under general parameters and provide polynomial‐time algorithms for special cases with non‐increasing time slot costs.© 2010 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2010     

目标打击任务中多弹型的火力配置模型及优化计算

目前对于单弹型火力配置问题的解决方法比较成熟,但在现代战争中,经常是多种弹型联合使用,因此需要对多类型的导弹火力配置进行探讨。这里针对多种不同类型的导弹毁伤多个目标的问题进行具体分析,建立了导弹突击目标火力配置的数学模型。根据模型的特殊性,灵活运用遗传算法对模型进行了最优化求解。实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

导航装备数字维修平台的安全技术

讨论了导航装备数字维修平台的网络传输安全性问题,分析其安全需求,提出采用Java安全技术来解决堆修平台的安全性.从工程项目实际需要的角度出发,阐述了在导航装备数字维修平台中的Java安全机制以及实现技术.     

SS-IUKF算法及其在成像声纳组合导航中的应用

利用成像声纳对海底进行探测时需要高精度的导航信息。针对导航高维滤波问题,文中在球面单形sigma点变换的基础上,将其与迭代UKF相结合,提出了球面单形迭代无迹卡尔曼滤波(SS-IUKF)算法,并应用于捷联惯性导航系统(SINS)/多普勒流速剖面仪(ADCP)组合导航系统。仿真结果表明,SS-IUKF算法相比UKF、SR-UKF、EKF算法提高了滤波精度和计算速度,具有一定的工程应用价值。     

基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法

针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。     

基于局部评估的分布式图模式匹配算法

为了在分布式存储的大规模数据图上进行快速图模式匹配，提出了基于局部评估的分布式图模式匹配算法disGPM-PE。首先各计算节点并行地执行本地匹配，然后协调器节点收集局部匹配结果、计算边界点的匹配状态并发送给相应的计算节点，接着计算节点根据边界点的匹配状态确定与边界点相连的节点的匹配情况，最后协调器节点组合得出最大匹配集。实验结果表明：与已有的分布式图模式匹配算法相比，disGPM-PE算法都能够在不显著增加通信量的前提下避免数据片段间的依赖关系对执行时间的影响，减少了图模式匹配的时间。     

Doubly Stochastic Sequential Assignment Problem

This article introduces the Doubly Stochastic Sequential Assignment Problem (DSSAP), an extension of the Sequential Stochastic Assignment Problem (SSAP), where sequentially arriving tasks are assigned to workers with random success rates. A given number of tasks arrive sequentially, each with a random value coming from a known distribution. On a task arrival, it must be assigned to one of the available workers, each with a random success rate coming from a known distribution. Optimal assignment policies are proposed for DSSAP under various assumptions on the random success rates. The optimal assignment algorithm for the general case of DSSAP, where workers have distinct success rate distribution, has an exponential running time. An approximation algorithm that achieves a fraction of the maximum total expected reward in a polynomial time is proposed. The results are illustrated by several numerical experiments. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 124–137, 2016     

高超声速飞行器前缘流-热-固一体化计算

针对高超声速流动气动加热与结构传热的复杂耦合问题,探索和研究基于有限体积法的高超声速流-热-固一体化求解方法,将流场与结构温度场进行统一建模与数值模拟。该方法避开了传统气动加热和结构传热耦合求解方法在时间域内进行流场与结构温度场耦合交替迭代计算所带来的大量数据交换与计算,将流场与结构温度场作为一个物理场,采用统一的控制方程进行求解。采用典型高超声速绕流二维圆管稳态或非稳态流-热-固耦合算例对该一体化方法进行验证,稳态时圆管驻点温度最高达到648 K,非稳态时的热流密度和结构温度与参考文献和实验值吻合较好,由此证明了该方法的可靠性和正确性。与耦合计算方法的对比分析结果表明:该一体化求解方法所得计算结果更接近实验值,并且计算量和网格依赖性都相对较小,具有更好的稳定性和计算精度,能为高超声速飞行器一体化热防护设计提供有效的理论和技术支撑。     

融合地面多传感器信息引导无人机着陆

针对无人机自主着陆过程中卫星导航系统易被干扰的问题,提出了一种基于地基多传感器融合的无人机自主着陆引导方法。采用主动式激光照射的方式,获取机载反射棱镜的近红外成像,在红外图像中对无人机目标进行识别;通过坐标转换将识别结果映射到可见光图像中,在可见光图像中选择的感兴趣区域进行可见光目标识别,从而在降低计算量的基础上获得更加精确的无人机相对角度信息;利用距离测量信息和引导系统角度信息可以获得精确的无人机相对位置。无人机着陆引导试验结果表明,该方法能够提供精确的无人机位置信息,能有效适应于复杂背景下的无人机自主着陆引导。     

圆周合成孔径雷达的快速时域成像算法

为实现圆周合成孔径雷达(Circular Synthetic Aperture Radar,CSAR)快速成像,提出一种用于CSAR的快速时域成像算法。该算法通过将CSAR的圆孔径分成若干子孔径,分别对子孔径采用快速因式分解后向投影算法处理,再将各子图像相干插值叠加至同一坐标系下得到成像结果。详细分析算法实现中的坐标转换、误差控制和运算效率等关键问题,并用点目标仿真和实测数据处理结果验证算法的有效性。所研究方法具有成像范围大、计算量小等优点。