基于改进型投影算法的装甲分队目标威胁评估

针对传统多属性决策投影算法不能有效评估投影值相近方案的不足之处,提出了一种基于相近方案在理想方案和负理想方案上投影值的相对贴近度改进型方法,并给出了算法的具体步骤。仿真实例表明,改进算法可有效地对投影值相近方案进行二次评估,评估结果合理。     

改进蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用

针对P2P网络搜索算法中冗余查询消息过多,资源搜索效率低的问题,提出了基于改进蚁群算法的P2P资源搜索算法,算法中在选择邻节点查询时,综合考虑到本地资源情况、邻节点资源情况、邻节点资源相似度等因素,尽量避开了资源搜索中的恶意节点,并改进了基本蚁群算法的状态转移规则,从而避免了查询消息的盲目发送。仿真实验表明,与传统资源搜索算法K-radom-walks和Flooding相比,该算法在搜索命中率和带宽利用率方面有明显提高。     

随机布阵条件下同时数字多波束干扰优化设计方法

针对现有方法普遍存在的波束形成算法效率低、难以形成多频点多方向的同时多波束干扰、不适用于随机布阵条件下的波束形成等缺点,提出了一种基于二阶锥规划(SOCP,Second-Order Cone Programming)理论的同时数字多波束干扰形成方法。首先,给出了在随机布阵条件下干扰多波束优化设计问题的数学描述;其次,以范数准则为例,将随机布阵条件下干扰多波束设计问题的解析形式转化为相应的SOCP形式;再次,利用现有的原-对偶内点算法工具箱Se Du Mi或者CVX进行快速求解。最后,仿真结果表明该方法可以较好地解决随机布阵条件下的多频率多方向雷达目标同时多波束干扰优化设计问题。     

混合多属性决策投影算法的装甲分队目标价值评估

科学评价混合多属性目标价值是装甲分队作战决策的基础,为提高信息化装甲分队作战辅助决策水平,建立了混合多属性评估矩阵并运用投影算法完成目标价值评估与排序。实例分析表明,基于混合多属性决策投影算法可合理有效地评估多目标价值,为分队指挥员科学决策提供重要数据支持。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

舰载机多机一体化机务保障调度研究

针对舰载机多机一体化机务保障调度问题,以出树、入树的形式描述实际保障过程中并行工序的约束关系,以最大保障完工时间和资源负载均衡性为目标,构建了舰载机多机一体化机务保障非线性多目标混合流水车间调度模型,并设计了一种结合基于Insert的动态邻域爬山搜索策略和并行工序的同步化修正的Memetic算法求解该模型。最后通过实例仿真验证了模型和所提算法的可行性和有效性。     

STK飞行任务仿真及其在空地链路分析中的应用

飞行仿真是飞行航路设计,飞行任务规划以及飞行训练等项目中非常重要的一项任务。介绍了在STK(Satellite Tool Kit)的三维显示环境下,利用STK提供的专业化模块STK/AMM(Aircraft Mission Modeler)进行航空器飞行任务仿真的方法,详细阐述了利用该模块进行飞行任务规划和飞行路径设计的过程。同时结合STK的数据分析功能完成航空器在飞行过程中与地面台站的通信链路的可用性分析。给出的仿真方法较以往的仿真方法简单,设计过程更加灵活,可以快速地实现飞行任务仿真设计和空地通信链路的可用性分析。     

准则权重信息不完全的证据推理多属性决策算法

针对准则权重信息不完全情况下的多属性决策问题,提出了一种新的证据推理多属性决策算法,它通过建立基于证据信息熵的决策模型来求解准则的最优权重系数,利用求解得到的权重系数和递归ER算法求出各方案的效用值,进而得到各方案的优劣次序。最后,通过算例分析验证了该方法的有效性和合理性。     

太平天国北伐的两个问题研究

准确地说,太平天国起义后有两次北伐。太平天国第一次北伐的目的地是哪?学界多认为是小天堂南京,笔者认为应是河南和北京,否则不能解释太平天国自广西出发后游行半个中国再到南京的问题。以往论者多采用罗大纲的供词论证太平天国第二次北伐的战略,笔者认为罗大纲供词不足为据。第二次北伐为什么不取最便捷的京杭运河而由浦口向北向西,经安徽、河南等数省取北京呢?笔者认为是杨秀清军事战略的失误,这导致了太平军北伐最终失利。     

改进的人工蜂群算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题求解的效率与性能,提出一种求解武器目标分配问题的改进人工蜂群算法。针对武器目标分配问题模型的离散性特点,设计了解的编码方案,保证种群个体编码满足约束条件;通过控制种群编码熵的大小保证了初始化种群的离散性,加强了种群前期搜索的多样性;引领蜂采用同时保留最优蜜源与次优蜜源的方式,增大了种群局部寻优能力。仿真结果表明,在求解武器目标分配问题时,改进蜂群算法与传统优化算法相比收敛速度更快,求解精度更高,具有很好的应用价值。