层次式网络管理系统故障管理子系统研究与实现

计算机网络日益复杂和异构化,迫切需要提高可靠、跨平台的网络管理系统保证网络稳定、高效运行。分析了传统网络管理系统的不足,提出了一层次分布式网络管理系统故障管理算法,并讨论了算法的性能。最后采用ＣＯＲＢＡ,Ｗｅｂ和Ｊａｖａ技术实现了该算法。     

近代科学传播及在中国文化传统中的含义

培养与提高民族科技创新意识 ,对于我们这样一个缺乏近代科学传统的国家来说 ,必须理性地对待近代西方科学传播对民族文化传统的影响。本文通过科学在我国近代文化传统中含义的研讨 ,认为尽管近代科学已经在我国获得了迅速发展 ,但是更多地被纳入传统“经世之学”或对“道”的追求 ,而作为科学文化深层底蕴的科学理性与科学精神仍然相当缺乏。因此 ,在我国科学文化的发展中 ,应该更加注意 ,以给民族创新意识的培养和提高 ,提供足够的意识支援。     

图论有效性算法的基本分析

欧拉解决了哥尼斯堡桥问题 ,奠定了图论的基础 ,事物间的二元关系能够容易地用图模拟 ,许多大网络、大系统问题 ,经过用图模拟 ,使研究变得概念清晰、形象直观、目标明确和计算简化。图论问题看似简单 ,其实内部涉及到的关系是极其复杂的。本文对一些常用的有效性算法作了一些基本分析。     

基于两阶段算法的半潜维修船功能舱室布局

以维修舱空间、舱室邻接、舱室全局位置三个指标为目标函数,以满足高初稳性要求、保证船舶浮态等为约束条件,建立技术可行前提下半潜维修船功能舱室布局优化模型。通过设计贪婪取走启发式算法与规划求解相结合的两阶段算法,实现对模型的求解。以载重为5×10~4 t的半潜船体为载体进行设计,得到半潜维修船功能舱室优化布局方案。随着维修设备质量系数的增加,可行的布局方案数呈上升趋势。该方法可提高半潜维修船在功能舱室布局过程中决策的科学性。     

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。     

基于改进近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法

针对现代二次雷达系统通信中存在的Walsh软扩频难以盲解扩问题,借鉴常规扩频解扩方法及聚类分析,提出了一种基于近邻传播算法的Walsh软扩频盲解扩方法。该方法首先对接收信号进行采样得到目标结构数据集合,并根据统计量估计得出信号时延。然后采用改进近邻传播算法进行伪码集合估计,并得到聚类中心从而得到伪码集合。最后利用已知的Walsh码和信息码的映射关系得到信息序列,完成盲解扩问题。仿真结果表明,在白噪声条件下,可有效解决Walsh软扩频盲解扩问题,性能较同类算法均有提升并降低算法复杂度。     

基于模糊聚类——拍卖机制的火力协同方法

针对协同作战中环境影响复杂度高,火力分配不及时、效率低等问题,提出了陆战场协同任务分配方法,构建了多武器-目标任务的数学模型。在该数学模型的基础上,基于聚类算法与拍卖算法相结合的原理进行优化求解,在两级分配的模式下,可在更短的时间内获得分配方案。算例表明,所构建协同任务分配模型能够及时有效地获得任务分配方案,较好地解决了多武器-目标的协同任务分配问题。     

混合遗传算法的战时舰艇伴随保障人员优化配置

遂行一次作战任务的伴随保障人员总数往往是有限的,针对各舰艇进行人员科学配置,对于缩短战时累计修复时间、提升维修效率意义重大。建立了战时舰艇伴随保障人员优化配置模型,分析了与之相关的因素和限制条件,运用混合遗传算法求解人员配置方案,实现战时舰艇编队累计修复时间之和的最小化,通过数值仿真实验验证了模型及算法的可行性、客观性和高效性,有效缩短了总修复时间。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

基于区域分割的快速KNN定位算法

针对位置指纹定位算法指纹匹配效率低、定位实时性差等问题,基于传统的K最近邻思想提出一种区域分割的方法。该算法在指纹匹配阶段根据区域分割的思想,逐步缩小对目标点的定位区域范围,选取该范围内所有的参考点作为待匹配的指纹,利用KNN算法进行最终的位置估计,实现目标的快速定位。这样的过程大幅度减小了KNN算法的指纹匹配功耗,使其能应用在较大的指纹数据库中。仿真实验结果表明,该算法在保证定位精度的情况下,定位的速度明显快于传统的KNN定位算法。