基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索

为了提高无人机集群协同搜索移动目标的效率,提出一种基于飞蛾信息素寻偶机制的无人机集群协同搜索方法。根据飞蛾基于信息素选择飞行方向的寻偶行为,建立信息素图风向模型和飞蛾信息素寻偶模型。考虑无人机机间避撞约束,提出从飞蛾信息素寻偶机制到无人机集群分布式协同搜索的映射,并给出具体实现流程。仿真实验结果表明了所提方法在解决单个移动目标的协同搜索问题时的有效性和稳定性;外场飞行试验表明了所提方法在实际应用中的可行性。     

谈军校图书馆在信息素质教育中的地位和作用

介绍了信息素质及其教育的相关概念和理论,提出信息素质是军校生最根本的素质,并对图书馆在军校生信息素质教育中的主体地位进行了分析和阐述,概述了对信息素质教育与图书馆未来建设的认识。     

略论军队期刊编辑的信息素质及培养

军队期刊编辑所从事的编辑出版工作,从本质上说,就是从事接受、甄别、编辑、传播科研学术信息的重要工作。因此,编辑人员所具有的信息素质,是应当具备的重要素质能力之一。面对建设信息化军队的重要任务,必须加强军队期刊编辑人员信息素质及能力的培养,使其在加强军队信息化建设中,能够胜任本职工作。     

“浅阅读”现象下官兵信息素质的培养

随着“信息爆炸”时代的到来，由于信息量的极速增长和现代生活节奏的加快，文化趋于娱乐化、快餐化、消费化，“浅阅读”现象随之而来。文化学者余秋雨曾这样说过：“现代社会，人们的阅读观念正发生着深刻的变化，大众阅读在多样化的同时也走向了浅表化。于是就有了关于‘深阅读’与‘浅阅读’、理性阅读与感性阅读的讨论。”     

按照打赢信息化战争要求建设高效旅团政治机关

21世纪的战争是信息化条件下的战争。作为一线部队的旅团政治机关，如何适应信息化条件下作战节奏快、强度大，对官兵政治素质、信息素质、心理素质要求高的特点，开展扎实有效的政治工作，发挥政治工作的保证功能，是我们旅团政治机关的首要任务，也是当前亟待解决的时代课题。     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

推进军队政治工作 信息化建设

在现代军事领域,信息制胜必将取代体能制胜、热能制胜成为军队建设的主导观念。以信息制导能量,以信息配置资源,以信息沟通指挥,以信息网络化来统筹战场和部队,以信息化战争的要求来制定战略战术,既是世界新军事变革的大势,也是中国特色新军事变革的重要内容。政治干部作为军队思想文化创新的“领头羊”,只有敏锐地预见到这一历史发展的趋势,率先在政治工作领域强化“信息制胜”观念,才能真正找到提高自身信息素质的方法和途径,从而创造性地完成军队政治工作在新世纪新阶段的重要使命。强化政治干部的信息先行意识俗话说“兵马未动,粮草先行…     

一种新型无线Mesh网络多信道MAC协议

在多信道无线Mesh网络中,当发送节点和接收节点之间有多条可用信道时,动态信道分配协议DCA(Dynamic Channel Assignment)采用的是随机选择接入信道,这样一方面容易导致有不同性能的信道分配不合理,另一方面容易造成信道冲突的频繁发生,导致数据包时延较大。针对这些问题,文中提出一种基于信息素模型的多信道MAC协议——CAPC(Channels Assignment based on Pheromone Concentration)协议,仿真结果显示该协议在系统吞吐量和数据包投递成功率等方面明显优于DCA协议。     

蚁群算法及其在火力分配问题中的应用

火力分配问题是指用一定数量的武器对一定数量的目标进行打击,如何根据武器性能和目标特性等一系列的因素,制定打击计划,使打击效果最好,满足打击需求,是我二炮部队火力运用专业的研究课题之一.火力分配问题是NP难题,经典的求解算法存在指数级的时间复杂度.采用蚁群优化算法,对该问题进行了研究.     

求解面向进攻的武器-目标分配问题的蚁群算法

面向进攻的武器-目标分配问题是军事运筹学研究中的重要课题,旨在制定合理的打击策略以最大程度摧毁敌方目标。采用一种融合局部搜索和信息素控制的蚁群算法,兼顾控制解的局部收敛速度和全局收敛质量。在解的构造过程中直接处理约束条件,提高生成解的可行性,并大大缩小了搜索空间,提高了算法效率。通过采用多种算法对不同规模的武器-目标分配问题进行实验,结果表明改进的蚁群算法在收敛速度和求解质量上表现优异。