改进Dijkstra算法在大型城市轨道交通网计价系统中的应用

随着城市地铁建设的迅猛发展,国内众多城市地铁线路均已实现网络化运营。考虑到地铁票价制定的公益性,目前国内大部分城市均以最短路径或最少车站的方式计算线网两车站间的票价。以传统的Dijkstra算法为基准,对传统的Dijkstra算法进行改进,分别采用传统Dijkstra算法和改进Dijkstra算法对长沙地铁1～5号线线网最短距离行走路线进行测算。结果表明,改进后的Dijkstra算法不仅有效地提高了算法的时效性,克服了传统算法时间冗长的缺陷,在一定程度上消除了线路之间累积的误差且提高了线网的可延展性。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

高空气球地面充氦气量计算方法分析与试验评估

作为高空气球研究中的一个重要问题,气球在地面发放前充入的氦气量会直接影响其上升速度和驻空高度,进而影响平台的可靠性和稳定性。因此研究充氦气量的准确计算方法十分必要。建立了高空气球上升过程动力学模型,计算了气球初始升速的理论值,用于与实际初始升速对比,为评估充氦气量计算方法提供依据。归纳了三种较为典型的高空气球地面充氦气量计算方法,根据实际开展的飞行试验,分析对比了三种方法的准确性和误差范围。提出了浮力补偿规律,完成了对三种方法的评估。通过研究可以对现有充氦气量计算方法进行有效修正,进而为高空气球的实际飞行提供指导。     

基于改进PSO的装备维修任务调度方法

针对现有装备维修任务调度方法存在维修时间过长、维修成本过高的问题,提出了基于改进粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的装备维修任务调度方法.建立了以装备重要程度、维修时间、维修成本为指标的装备维修任务调度模型;从惯性权重、学习因子两个方面,提出了基于改进粒子群算法的装备维修任务调度模型求解方法;设计了算法仿真实例,仿真结果表明,该算法具有更快的收敛速度及更好的全局寻优能力,降低了维修时间,节约了维修成本,有效提高了装备维修任务调度的合理性.     

CBM与IETM集成中的数据模型设计及运用

针对现有交互式电子手册(IETM-Interactive Electronic Technical Manual)与基于状态维修(CBM-Con-dition Based Maintenance)系统集成设计中对接口数据的特点类型、结构模式及运用过程缺乏规范化设计的不足,基于开放系统体系结构(OSA-CBM),对集成中的数据内容进行了统一建模,规范了OSA-CBM 6层数据类型与3级CBM系统、4种集成方式的相互关系.面向CBM与IETM集成应用,提出了3种数据结构模式及其运用过程,有效解决了集成接口中的数据模型设计问题.     

新舰维修能力评估体系赋权研究

为了评估舰船维修机构对新型舰船的维修能力,建立了舰船维修机构对新舰维修能力的评价体系,并介绍了各指标的量化方法,为克服体系中指标之间出现的相容性问题,在赋权过程中,采用网络分析法处理专家的倾向意见,借助超级决策软件Super Decision计算出评价体系的指标权重.从计算结果来看,网络层次结构中控制层及网络层各指标权重均符合专家倾向及部队评估实践,网络分析法与Super Decision软件值得被推广.     

基于GA-SVM的装备保障设备报废技术鉴定方法

为提高装备保障设备报废技术鉴定的准确性,提出了一种基于支持向量机的报废技术鉴定方法.分析了报废技术鉴定主要特征,并给出了各特征的量化和预处理公式.介绍了支持向量机基本原理,并引入遗传算法对支持向量机的惩罚参数和核参数进行寻优.算例验证结果表明,与常见分类算法相比,基于高斯核的支持向量机在装备保障设备报废技术鉴定中,训练时间更短、分类精度更高.