邓小平社会发展代价思想刍议

邓小平将马克思主义“实事求是”的基本观点引入对中国发展代价问题的认识,指出了各种发展代价产生的客观必然性;将马克思主义辩证法引入对发展代价问题的认识,提出了正确看待改革风险和发展代价的方法论原则;将实践观引入对中国发展代价问题的认识,提出了减少和克服各种社会发展代价的思路措施。     

改进的多目标GM-PHD分量融合算法

密集杂波的平行多目标跟踪场景中,高斯混合概率假设密度滤波器的计算代价随着分量的增多而不断变大,且其目标状态估计精度较低.为了解决这些问题,基于高斯混合概率假设密度滤波框架,提出一种改进的目标分量融合算法.通过目标分量的权重、均值及协方差的充分协作,该算法能够极大程度地融合目标强度中的相似分量,同时能够有效地避免真实目标分量被错误融合.仿真结果表明,密集杂波环境下该算法不仅具有较高的目标状态估计精度,而且其计算代价相对较低.     

代价论视角中的和谐社会建设原则

立足社会发展代价的基本内涵和当代中国社会发展代价付出的具体方式两个基本价值维度,阐述了代价论视角的和谐社会建设原则,以期勾勒出未来社会发展的理想图景。     

突发威胁下的无人机动态航迹规划研究

针对突发威胁下无人机动态航迹规划的问题,提出了一种避开突发威胁的动态规划算法。利用A*算法生成全局最优航迹并进行平滑处理。当遇到突发威胁时,利用三次样条的二阶连续性及边界条件进行局部航迹规划,能够生成一簇候选路径,根据候选路径中心线与突发威胁中心线之间的夹角对候选路径簇进行旋转调整,使其路径簇完全包围突发威胁且具有对称性。最后综合考虑安全性、平滑性和连贯性的3种代价函数,建立总代价函数,选择出最佳的规避威胁航迹。实验结果表明,该算法能够在众多候选路径中选择出一条完全避开障碍安全平滑的较优航迹,且耗时短,实时性较强。     

舰载飞机使用声纳浮标搜潜阵式分析

介绍了舰载飞机使用声纳浮标搜索水下潜艇的阵式,并对阵式的使用代价和搜潜概率进行建模计算,将舰载飞机使用声纳浮标搜潜效能作了量化描述,为选择舰载飞机使用声纳浮标的搜潜阵式进行搜潜提供有效的理论依据.     

论四值动态代价分析方法

本文在文献[10]的基础上,着重论述了四值动态代价分析方法引进故障电路代价FC和故障可测度T的新概念的必要性。并从预报数字电路中的不可测故障、提高故障敏化效率和选取引线置值模式的效率三方面,对四值分析与文献[1]的二值分析进行了详细比较,结论是:四值分析定义的可测度比二值更接近数字电路实际,加速测试生成的效果更好。实践表明,四值分析用于自动测试生成系统ATGS,所节省的计算机CPU时间为二值分析的3倍。     

兰彻斯特方程与集中兵力优化问题

本文以兰彻斯特平方律为理论依据 ,引入代价函数的概念 ,探讨在歼灭敌人的前提下 ,集中使用兵力的最优方案 ,并根据历史上一些战例的数据 ,计算代价函数的代价系数比。     

基于战术意图欺骗的无人舰艇航路规划算法

随着海战场的智能化,无人舰艇的航路意图欺骗性对作战至关重要。针对传统航路规划算法对航路意图欺骗性的考虑缺失,提出一种作战空间欺骗性能的离散表征方法,以及一种基于PID代价的DTI-A*欺骗航路规划算法。经仿真实验结果表明,该算法可以显著提高所规划航路的欺骗性,极大程度地阻碍敌方对我方战术意图的识别,大幅提升作战任务的成功率。     

社会历史发展中价值实现的辩证性

马克思创立的唯物史观富有深刻的价值内涵,一部社会发展史就是一部价值实现的历史。人类历史发展过程中价值的实现并不是一帆风顺的,是一个付出代价和扬弃代价的辩证过程,需要人们权衡利弊进行正确的价值选择,从而为社会进步谋求一条更好的发展之路。     

战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。