基于定周期策略的多品种维修器材联合订购模型

针对维修器材需求的随机性特点,在考虑维修器材保障度约束的条件下,基于定周期策略建立多品种维修器材的联合订购模型并给出了优化算法.该算法采用蒙特卡罗随机模拟技术求解随机变量的期望值,结合遗传算法求出使库存费用最小的基本订购周期、各种器材的订购周期和最大库存量,并能满足预定的保障度要求.与传统单品种补充策略比较发现,联合补充策略对经费节省作用显著.     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

一种彩色地图自动分层的快速算法

彩色地图扫描数据自动分层是地图数字化的关键技术之一。在研究了彩色地图扫描数据中客观存在的颜色误差后,根据彩色地图颜色的变化规律,提出了一种快速分层算法。实验结果表明,利用该方法所得到的分层结果可以快速解决彩色地图的自动分层问题。     

遗传算法在多目标分配中的应用

饱和攻击是未来海战中常用的作战样式。在编队进行防空作战时,面对敌方来袭的多个目标,如何有效地分配我编队的武器,使作战效能达到最大?本文提出将遗传算法用于战术软件中的目标分配模块,搜索目标分配的最优方案。     

某区域锅炉房节能改造措施及其效果

针对现有锅炉房供热中存在的诸如能源的大量浪费和不能充分满足热用户需求等问题,以某锅炉房节能改造为例,从区域锅炉房现有的条件下对系统实施三方面的改造:一是加装微机监控系统,二是加装锅炉分层给煤装置,三是风机的变频改造;并从技术和经济方面加以分析论证,改造方案合理,采取的措施得当,节能效果明显。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

多级电磁线圈发射器时序触发策略研究

为优化多级同步感应线圈电磁发射器(SICEML)性能,以提高发射速度和能量转换效率为检验指标,以影响上述指标的触发时序为优化对象,采用遗传算法建立了单级同步感应线圈型电磁发射器触发位置优化数学模型,计算出了最佳触发位置,通过数值和有限元两种仿真系统对优化结果的正确性进行了验证;采用该方法对两级以及10级同步感应线圈型电磁发射器的触发时序进行了优化研究,并进行了仿真验证;为解决了仿真系统误差的问题,提出采用动子线圈在各级的触发位置和速度作为控制因素的双控触发方式,并研究分析了仿真过程中触发开关的随机抖动对出口速度误差的影响。     

考虑空间几何关系的反交会规避机动方法

针对具有自主接近能力的航天器开展反交会规避机动方法研究。建立仅测角相对导航模型,对完全不可观测机动进行定义,基于空间几何关系推导并证明了完全不可观测机动是不存在的。以施加规避机动后追踪器对逃逸器的测量值与未机动时的差异为优化目标,利用矢量乘积原理设计目标函数,建立优化模型并对变量约束进行分析,随后采用遗传算法对最优规避机动方向进行优化。给出的仿真算例结果表明:提出的规避机动方向计算方法能够使目标函数值达到最小,从而提升追踪器对逃逸器的状态估计难度,降低其估计精度。这为规避机动问题研究提供了一种新的视角,可为以主动接近航天器为新对象进行的规避研究提供有益借鉴。     

职校数学课堂“分层教学”的策略研究

职校的分层教学是根据职校教育的现状、针对不同层次中职学生的实际,在教学目标、内容、途径、方法上区别对待,使不同层次中职学生都能在其已有基础上很好发展的一种课堂教学策略。在职校数学课程改革理念的引领下,通过对学生自身状况的分析、做好中职学生的层次划分、不同备课目标的制定、不同课堂教学的设计、不同层次联系的布置、课后分层辅导的制定、评价等环节,更能展现因材施教的教学原则,对中职学生个性化教育有所帮助,同时,有利于培养中职学生的逻辑思维,改善当前数学课堂教学的情形,增强学生在数学中的应用能力,从而提高数学教学效果。     

基于云遗传算法的防空导弹目标分配问题

针对传统遗传算法在防空导弹目标优化分配中存在的缺陷,提出了一种更为有效的云遗传算法。通过该算法对防空导弹目标分配模型进行仿真求解,得出防空导弹射击目标的最优目标分配方案。通过算例分析,云遗传算法相比传统遗传算法收敛速度快,搜索效率高出一倍左右,对产生局部最优解情况进行了合理有效的控制,可操作性、优越性更强。