基于进化搜索策略的并行子空间设计算法

并行子空间设计是一种有效的多学科设计优化算法,但其搜索策略存在两点不足:一是寻找全局最优解能力有限,二是计算复杂。为弥补上述不足,将遗传算法应用到CSD算法中,提出了一种基于进化搜索策略的CSD算法。介绍了该算法的设计流程,应用该算法对一测试问题进行了优化,取得了满意结果。     

基于Hamming网络的空袭目标评估模型

针对空袭目标威胁程度评估问题,在模糊优化模型的基础上,提出了一种基于Hamming神经网络的求解方法.该方法将神经网络与模糊优化模型相结合,既方便了原问题的描述又简化了问题的求解,发挥了二者的集合优势.经仿真试验证明了该模型的有效性.该方法为此类问题的研究提供了一种有效、可靠的新途径,同时它也是模糊理论与人工神经网络相结合的理论方法的有益尝试.     

组织现役部队与后备力量联合训练应重点把握好“三个环节”

抓好顶层设计.组织现役部队与后备力量联合训练,首先要解决“联得上”问题.根据现行体制,前者训练由训练部门负责,实行全训制,实行军队单一保障,后者训练由动员部门负责,采取周期制,实行军地双重保障.要想把二者有机“联”起来,必须搞好顶层设计.一方面,要建章立制.对联合训练的组织领导、运行方式、保障模式等,从政策、机制上予以明确,使之形成制度,有章可循.另一方面,要科学统筹.各级在设计年度训练工作中,要本着“平时联训、战时联战”的要求,把民兵预备役部队与现役部队联合训练作为一项重要内容,在年度军事训练指示中统一部署,在充分考虑现役部队和地方编兵单位实际情况的基础上,制定年度联训联演计划.     

一切为了和平

战机轰鸣、伞花朵朵、铁甲驰骋…… 6月6日至15日,来自上海合作组织各成员国的2000余名官兵、数百辆战车和近40架各类战机,在塔吉克斯坦胡占德市"乔鲁赫一代龙"靶场举行了"和平使命-2012"联合反恐军事演习.     

对建强民兵预备役应急分队的粗浅思考

民兵预备役部队应急分队是国防后备力量应对突发事件首批动员使用的力量,是维护国家安全稳定需要重点建设的力量。随着非战争安全威胁的上升,应坚持以任务为牵引,大力加强民兵预备役部队应急分队建设。一方面,要优化编组模式。适应遂行抢险救灾、社会维稳等应急任务要求,通过年度整组等途径不断改善兵员状况,努力提高兵员的在位率、对口率和出动率,筑牢组织基础。优化     

国务院关于促进企业技术改造的指导意见

各省、自治区、直辖市人民政府．国务院备部委、各直属机构．技术改造是企业采用新技术、新工艺、新设备、新材料对现有设施、工艺条件及生产服务等进行改造提升,淘汰落后产能,实现内涵式发展的投资活动,是实现技术进步、提高生产效率、推进节能减排、促进安全生产的重要途径。促进企业技术改造,对优化投资结构、培育消费需求、推动自主创新、加快结构调整、     

事件

中俄海上联合军事演习拉开帷幕 4月22日,“海上联合-2012”中俄海上联合军事演习在青岛正式开始。在为期6天的演习中,双方将以海上联合防御和保卫海上交通线作战为主题,进行包括联合护航、联合防空、联合反潜、联合反劫持、联合搜救、联合补给和对海、对潜、对空实弹射击等内容的演练。     

聚焦驻日美军大调整

2012年2月8日,美日两国政府发表联合新闻公报,表示两国已就调整驻日美军整编计划达成一致,决定将驻冲绳海军陆战队迁往关岛问题和普天间基地搬迁问题分开执行,并大幅调整迁往关岛的陆战队人数。长期以来,美军在冲绳有着庞大的军事存在,但这也成为美国、日本中央政府和冲绳民众（及冲绳地方政府）长期进行三方博弈的重要原因。同时,随着近年来美国积极谋求“重返亚太”,其军事战略和军力部署也出现了重大变化。这些因素导致驻日美军整编计划自2005年出台以来发生了多次调整。     

日本军事走向悬崖边缘

最近,美国紧锣密鼓地进行着全球战略重心“东移”。在这一过程中,不管是实施兵力调整,还是举行多边联合军演,或是强力向亚太国家展开武器输出,美国的每一个动作都吸引着世人的眼球,成了全球媒体的聚集点。可是,人们却忽视了这样一个现实：美国战略重心调整这一焦点事件掩蔽了日本这个国家正悄悄进行的军事行动,即日本军事正向危险的边缘走去。最近,日本先是与印度进行了首次联合军事演习,接着又与韩国和美国一起第一次举行了联合军演,然后又突破太空开发仅用于和平利用的限制等。对此,人们不能不给予足够的关注。     

基于微分进化算法的盲源分离

将微分进化算法的优点引入到盲源分离中,提出了基于微分进化的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为代价函数,采用独立分量分析的方法对瞬时混合的信号进行盲分离。盲源分离中常用的自然梯度算法是一种局部寻优算法且收敛速度较慢,而微分进化算法是一种全局寻优算法且具有并行性、易实现等优点。分别用无噪仿真信号和有噪仿真信号对提出的算法进行仿真实验,比较了基于微分进化算法的盲源分离、基于粒子群优化算法的盲源分离和基于自然梯度算法的盲源分离的分离结果。结果表明:基于微分进化的盲分离算法收敛速度快,分离效果也比较好。