目标搜索的搜力配置、最优停搜及期望利润

在搜索力连续施加于搜索区域的条件下 ,研究了目标位置服从离散和连续分布时的搜力分配 ,最优停搜及期望利润等。     

焊条药皮组成对焊接过程中硫、磷分配的影响

通过实验和理论分析,研究了焊条药皮组成对硫、磷在熔渣—铁水间的分配(L_s,L_p)及溶敷金属中脱硫、磷的影响。结果表明:在药皮中适当增加CaCO_3及降低SiO_2有利于熔敷金属中的脱硫脱磷;而增加MgO对脱硫的作用不明显,却有利于脱磷;增加CaF_2有利于脱硫,对脱磷的作用影响不大。     

利用遗传算法和模糊逻辑进行系统可靠性优化分配

提出一种使用遗传算法和模糊逻辑相结合进行系统可靠性优化分配的新方法。该方法使用模糊逻辑对系统研制初期可靠性设计中所存在的不精确限制条件和设计目标进行数学建模 ,然后利用遗传算法对数学模型进行求解。该方法充分利用了模糊逻辑的建模效率和遗传算法的搜索效率 ,大大提高了系统可靠性分配的效率和精度。本文首先以两单元串联系统的可靠度优化为例进行说明 ,然后将算法扩展至多单元系统的可靠度及冗余度优化问题的求解。数值仿真实例显示了算法的性能和可行性。     

全球气象资料客观分析系统的分布式并行计算

对已有的串行算法进行并行化 ,是一项很困难的工作。通过对全球气象资料客观分析系统串行算法的研究 ,提出了一种静态分配数据的分布式并行算法。该算法通过间隔选取分析盒子和模式格点纬圈行 ,将数据分配给不同的处理机实现分布式并行。该并行算法负载平衡好 ,并行效率高 ,而且并行化代价较低 ,具有良好的可扩展性。     

也谈军人住房分配货币化改革

当前军人住房分配货币化改革还存在个人住房补贴离军人自我解决住房的需求差距较大、补贴资金挂账运转难以发挥应有功效、公积金贷款办法缺位等问题。其原因是军队住房货币化分配的总体定位不够科学、国家住房保障政策范围覆盖面窄、军人住房社会化保障方式不够明晰。进一步深化军人住房分配货币化改革,应以明晰的住房保障方式为基础,以科学的货币化分配形式为依托,以健全的货币化补贴体系为载体,合理定位货币化补贴的标准水平,确立货币化补贴动态调整机制。     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务管理方法

雷达组网系统中,当进行多目标连续性跟踪时,传统跟踪方法过多关注多传感器之间的跟踪精度和切换率,而轻视跟踪的连续性,无法满足现有连续性跟踪工程需求。因此,提出了一种新的基于跟踪连续性的多传感器多跟踪任务资源管理算法,该算法分为两个优化过程,第1次优化过程尽量保证跟踪目标个数的最大化,第2次优化过程中提出了一种用于衡量目标跟踪连续性的优化指标,基于该指标,提出了一种快速的传感器资源管理算法。仿真结果表明,该算法能够在较短的时间内对多传感器进行有效的快速分配,既跟踪了更多的目标,又保持了跟踪的连续性。     

子弹均匀散布子母弹最有利火力分配方法

在将子弹均匀散布的椭圆区域等效转换为矩形区域的基础上,建立了适宽射向射击子母弹对矩形目标毁伤全概率计算的数学模型。通过函数转换和泛函分析给出了子弹均匀散布子母弹理想射击密度,得到了理想射击密度下对目标的毁伤概率计算公式。讨论了最有利火力分配方式的确定方法,给出了最优射向间隔和表尺差的计算公式,为便于实际应用,给出了最优火力分配计算中所需的3个参数的近似计算公式,最后给出了应用算例。     

基于有限条件的多波束雷达干扰系统目标分配算法

针对多波束干扰系统同时干扰多个目标的资源分配问题,通过分析目标分配算法的一般流程及涉及到的关键问题和技术难题,提出了基于实战化和有限条件的针对多波束干扰系统的非线性0-1整数规划数学模型。针对该模型采取开源软件SCIP进行求解,最后给出数值仿真来说明模型和算法的有效性。     

合成分队火力分配自适应决策模型研究

针对合成分队武器和打击目标种类多样,战场态势变化迅速的特点,提出了一种火力分配自适应决策模型。该模型在火力分配中加入满意度函数以提高整体火力打击效率,根据各决策单元评估信息通过灰色关联法获得目标价值,根据目标类型和特点通过BP神经网络自动选择适合打击武器,通过GM(1,1)模型预测目标状态指标并结合相应的影响因素预测命中概率。仿真实例表明,自适应火力分配模型能够依据态势变化信息调整火力分配模型参数,获得更加合理有效的火力分配结果。