基于multi-agent编组的校园虚拟实验网格任务分配策略

在网格计算环境下,许多任务的执行经常需要同时协同分配多个agent以满足性能需求.提出了一种新的基于multi-agent编组机制的agent协同分配方法.首先,对传统编组算法和multi-agent编组算法进行了分析比较.然后,设计了校园虚拟实验网格调度系统及其任务分配算法,实验结果表明:当CDR=0.2时,算法与传统算法带来最好的目标价值,在某些条件下,传统算法略微胜过该算法,当CDR增大时,该算法比传统算法执行得更好.     

Agent的多传感器管理方案

多Agent系统(Multi-Agent System,MAS)以其智能性和交互协作等优点在分布式系统中得到了广泛的应用.火控系统组网就是通过把分立的火控系统通过某种网络结构连接起来,以提高火控系统的整体性能,是一个典型的分布式系统.以火控系统组网为背景,将Agent技术应用于组网系统中的多传感器管理,并采用了基于角色的任务分解思想.提出了基于多Agent的传感器管理结构模型,分析了各个组件Agent的功能.     

以改进作风为突破口解决"五多"问题

以改进领导机关作风为重点解决"五多"问题,要树立正确的政绩观,改变传统思维习惯;坚持依法指导,增强质量效益意识;尊重官兵主体地位,维护基层正规秩序;优化机关干部结构,提高素质能力.     

MADM中不同属性的规范化研究

不同属性值的规范化是多属性决策问题中的重要过程.提出了一种属性值作为点到优区间和劣区间的距离的定义,依据该定义得到了属性值规范化新方法,并通过实例证明了新规范化方法的有效性.     

一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架

在功能设计知识本体表示模型的基础上,提出了一种基于语义推理的多智能体协同功能设计框架。该框架分为两个部分,其中,基于Multi-agent的通信协作平台将OWL本体嵌入到FIPAACL中以实现产品设计Agent之间的设计知识通信;基于本体的功能建模方法则将本体表示与本体推理结合以支持功能设计本体的存储与检索。最后,对该框架所包含的协同功能设计本体语义推理模型进行了分析与实现,以证明所建议框架的有效性。     

隐身伪装技术新发展

隐身技术,是指通过减少目标雷达、红外线、光电、声响等暴露征候,使目标在战场不被探测的一种伪装技术。隐身技术的出现为目标的隐真伪装提供了新的实现途径。与示假伪装相比,隐身技术能最大限度地保证目标的生存,因为示假虽然能提高战场目标的生存能力,但不能保证真目标不连同假目标一起被摧毁。而对于关键目标(武器装备、工事等),敌不惜武力进行摧毁下,这时,隐身伪装就显得十分必要。     

分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于微分对策的多型反舰导弹火力优化模型

根据多型反舰导弹对抗舰艇编队的基本作战模式,以最大毁伤作为优化目标,对作战双方不同能力层次的武器进行区分,建立了能够动态反映对抗过程的微分对策火力分配优化模型,实时反映对抗双方的毁伤,从而最终寻找得到作战双方的最优火力分配策略;运用拉格朗日构造法解算微分对策模型,给出迭代求解模型参数的方法。立足体系作战思想,整合作战资源,灵活运用军事运筹学以提高各作战单元的组织度,研究成果主要为运用多型反舰导弹对海攻击任务的方案制定、训练演习提供参考。     

美国陆军多域特遣部队研究

在重回“大国竞争”战略转型背景下,面对俄罗斯等均势对手,美国陆军认为应着眼“联合、多域、高强度作战”,利用概念创新和技术进步重塑兵力结构,确保在未来冲突中取得战争主动权。为此,美国陆军启动了新一轮部队转型,探索多域特遣部队等新型作战力量的部队建设、兵力设计、作战运用等,旨在打造一支可在陆、海、空、太空、网络空间等作战域应对均势对手“反介入/区域拒止”能力的陆战力量。在全面理解当前新兴作战环境的前提下,本文分析了美国陆军多域特遣部队的发展历程、兵力部署、典型特征等,阐述了多域特遣部队的部队编配和作战职能,构想了多域特遣部队在竞争、危机和冲突阶段的典型运用方式。     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。