认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

基于改进粒子群算法的自动机性能评估

由于自行高炮自动机状态监测中缺乏行之有效的机构性能评估手段,引入了改进粒子群算法。建立了自动机动力学模型,对后坐过程进行了动力学仿真,确定了反映机构性能的浮动曲线特征量。针对粒子群算法收敛速度慢、精度低等缺陷,对其进行改进,并结合曲线特征量对自动机性能参数进行了评估。结果表明:改进后粒子群算法的算法收敛性和结果精度都有明显的改善,有效实现了自动机的性能参数评估。     

探析武警院校军民融合深度发展的三个突破点

<正>推进武警院校军民融合深度发展是贯彻"四个全面"战略布局的重大举措,有利于武警院校现代化建设更深更广地融入国家经济社会发展和国民教育体系,获得更加丰厚的资源支撑和发展后劲。当前,应着重从组织机构、运行机制、教育资源三个方面为突破点,破解武警院校军民融合深度发展的瓶颈和壁垒。     

坦克武器作战能力评估的不完全信息群决策法

针对坦克武器系统作战能力评估新趋势,运用不完全信息群体多数性决策方法探索坦克武器系统作战能力评估问题.依据决策群体中每一决策个体的主观偏爱和信息掌握程度,形成对不同坦克武器系统在各属性下效用的不完全信息,决策群体集结各效用不完全信息形成群体偏爱,对武器系统作战能力进行排序或选优.该方法模型简单、利用计算机实现,较好地解决了信息化条件下坦克武器系统作战能力评估问题.     

通信指挥分布式智能GDSS体系结构研究

智能决策支持是军队指挥手段现代化的一个重要研究方向,也是实现通信指挥决策科学、高效和及时的有效途径。在分析通信指挥决策特点的基础上,结合通信指挥决策的体系、流程和内容,立足面向功能的Agent设计思想,构建了多Agent系统(MAS)共同实现通信指挥的决策功能,给出了基于MAS的通信指挥分布式智能群决策支持系统(GDSS)的系统体系结构、水平体系结构、逻辑体系结构的各部分组成及功能,并对系统实现的关键技术进行了探讨。     

弹炮混编防空群火力分配优化问题研究

以火力分配原则为依据,在确定防空武器对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合防空作战的实际,通过对高炮、地空导弹不同运用方式的分析,介绍了解决弹炮混编防空群火力分配优化问题的一般步骤。通过算例,证明了该方法的可行性。     

考虑海流影响的AUV航路规划算法对比研究

针对海洋环境约束复杂、最优航路求解难的问题,将海流因素融入蚁群算法、量子粒子群算法以及水平集算法这3种较适于水下航路规划的典型算法中,进行了理论对比分析和仿真对比验证.结果表明:二维有流环境中,水平集算法所规划的最优航路性能要优于蚁群算法和量子粒子群算法;水平集算法的规划速度是蚁群算法的7.4倍、量子粒子群的11.6倍...