基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究北大核心

发射车协同拦截规划是区域反导战术级目标分配后确定最优拦截方案的决策问题,对于直接提高拦截效费比具有重要意义。首先分析了协同拦截的物质基础、协同过程和协同特点,然后给出了基于多智能体系统(multi-agent system,MAS)的协同拦截规划模型、规划算法,最后计算了发射车可协同拦截次数,构建自适应协同拦截模式决策模型。开展基于MAS的区域反导发射车协同拦截规划研究,为实现发射车协同拦截规划顶层设计夯实坚实的技术理论基础。     

基于冲突理论的灭火救援战勤保障协同机制构建

协同保障是消防部队战勤保障现场保障主要形式,作为组织整体协同行动,必然存在组织冲突。消除保障分队间的组织冲突根源是提高灭火救援战勤保障效率的有效支撑,运用功能倍增机理,从协同形成机制、实现机制以及约束机制三方面建立科学的协同保障机制,才能有力指导保障组织指挥和保障要素整合,以实现战勤保障有序化、规范化,提高战勤保障系统协同保障效应。     

加快推进贵州三线军工企业转型升级发展的战略思考

<正>本文基于我国国防工业转型升级战略深入推进和贵州省工业强省战略强势推进的背景下,通过实地调研和文献资料收集,对贵州"三线建设"的发展历史进行回顾并进行了相应的评价,进而对贵州省"三线军工企业"的发展现状以及军工企业在转型升级中存在的问题进行了剖析,并阐述了贵州三线军工企业转型升级对于国家及地方经济发展的重要战略意义,最后就贵州三线军工企业转型升级存在的问题从政府角度和企业角度分别提出了相应的对策建议。     

区域性军民融合发展

<正>军民融合发展涉及军地多个部门,组织协调较为复杂。很多地方政府制定了军民融合发展指导意见和战略规划,理清了发展思路,确立了发展目标,建立了领导机制、明确了任务分工,加强了本区域军民融合发展统筹管理。自党中央提出军民融合发展重大战略思想以来,各省(自治区、直辖市)党委和军区所属系统高度重视,军地各部门密切协同、全力合作,区域性军民融合发展呈现出广阔的前景。     

多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

基于应变路径法的压入管桩单桩挤土位移

基于应变路径法和球孔扩张理论,结合真实源与虚拟源、真实源与虚拟汇的相互作用,在假定土体变形为小应变的前提下,将压入实心桩单桩挤土位移的求解方法应用于压入管桩,通过求解真实源与虚拟汇共同作用下产生的竖向挤土位移,并修正地表面处的附加剪应力,得到压入管桩单桩竖向挤土位移的解析解;通过求解真实源与虚拟源共同作用下产生的水平挤土位移,并修正地表面处的附加正应力,得到压入管桩单桩水平挤土位移的解析解。由挤土位移的解析解可知,桩长、管桩内外径和土塞高度最大值的变化都会对压入管桩挤土位移产生影响。     

求解CVRP问题的一种改进启发式蚁群算法

针对蚁群算法求解CVRP问题时收敛速度慢、求解质量不高的缺点,提出了一种改进启发式蚁群算法。该算法借鉴蚁群系统和基于排列的蚂蚁系统的优点设计信息素更新策略,既加强了对每次迭代最好解的利用,又避免了陷入局部最优;按一定比例使用基本方法和基于PFIH方法构造路径,扩大了算法的搜索空间;采用一种混合局部搜索算子,增强了算法局部寻优能力。实验结果表明,改进启发式蚁群算法可以大幅度减少车辆运行成本,具有较快的收敛速度。     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

增收之花遍地开

近年来,九师一六一团高度重视发展自营经济促职工多元增收工作,重新修订了《自营经济促多元增收三年攻坚计划》,提出了自营经济促职工多元增收的发展规划、指标、具体措施和路径,为团场自营经济促职工多元增收提供了保障条件。特色养殖促增收团场积极鼓励引导从事农业的职工向现代畜牧业转移,以大户带小户为途径,发挥资源优势,突出特点和特色,以规模化养殖为基础,标准化养殖为抓手,按照"家家有畜不见畜,户户按股有分红"的     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。