基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

时序逻辑的并行描述与隐含遍历

随着电路规模的迅速增长,设计验证越来越复杂,从而需要高速的数据处理系统。基于总线型多机系统环境,研究电路网表和布尔表达式的BDD（Binary Decision Diagram）并行构造方法,并通过隐含遍历任务的动态调度设计有效地完成时序逻辑的状态遍历。     

基于最小时间窗的多功能雷达调度算法研究

雷达、电子战、通信等多功能电子系统一体化是雷达的发展方向之一,针对多功能雷达的资源管理与调度,基于孔径分割建立了多功能雷达系统的任务模型,根据任务作用距离确定了任务事件对孔径资源的占用率,并在此基础上给出了一种基于最小时间窗调度间隔的任务调度算法来解决多功能雷达的任务调度问题,通过仿真验证,证明该算法具有一定的有效性.     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。     

混合离散粒子群的任务调度算法及应用

针对粒子群算法存在易陷入局部极值、精度差的缺点,引入了模拟退火的思想,研究了一种混合粒子群优化算法,防止早熟现象的产生,使种群在更新迭代中保持了多样性,并将混合算法应用到典型的任务规划调度问题求解中,通过仿真验证了混合算法的有效性,与单一的离散粒子群算法相比,提高了调度问题的求解效果。     

两段探测目标的传感器任务调度问题0-1规划模型及算法

为解决指挥系统控制中的调度困难,研究了一类特殊的传感器资源调度问。主要分析了跟踪目标的探测次数、时间间隔和传感器资源等约束条件。用跟踪目标的重要程度之和作为目标函数,建立了一个0-1规划的数学模型,再利用变换将其转化为0-1线性整数规划模型。利用割平面法求解得出最优调度策略,其能在工作量饱和的情况下合理调度传感器资源。为提高求解速度,提出了对应的模拟退火算法。通过对一些不同规模实例的求解,在资源利用率和算法的求解速度等指标上,与割平面法及遗传算法进行对比分析,验证了模型的有效性和模拟退火算法求解的高效性。     

相控阵雷达协同探测任务调度研究北大核心

针对相控阵雷达协同探测资源调度问题,提出了一种协同探测任务调度算法。首先介绍了相控阵雷达协同探测相关内容;接着给出了协同探测调度模型。针对多节点协同探测,提出一种优化模型,权衡时间偏移量和时间利用率2个因素,在不显著增大时间偏移量的前提下,提高时间利用率,提升探测性能。最后通过仿真验证了算法的有效性。     

基于运动学模型的灵巧成像卫星观测摆角算法

针对灵巧成像卫星对地面目标观测摆角的计算问题,考虑地球自转和卫星在轨运动等约束,利用空间坐标变换建立了基于椭球体的空间运动学模型.在此模型的基础上,给出了任意时刻卫星对目标观测摆角的计算方法.仿真结果验证了方法的正确性.任意时刻观测摆角的获取为灵巧成像卫星任务调度提供支持.     

面向两类典型分析仿真的多样本任务调度工具的设计

当在多台计算机上调度很多样本并行运行时,采用手工操作效率低且极易出错。设计一个自动化的任务分发与调度工具可以有效地提高仿真运行效率。蒙特卡罗仿真和粒子群优化算法仿真是两类典型的分析仿真,介绍了面向这两类仿真的多样本任务调度工具的实现原理和关键技术,这些方法具有很好的通用性和可扩展性,可以广泛应用于解决各类仿真任务的自动分发与调度问题。