基于逼近理想解排序法的导弹保障性评价研究

保障性评价是实现导弹综合保障目标的重要手段。根据保障性评价指标模型建立了决策判断矩阵,采用层次分析法确定各指标权重,利用逼近理想解排序法对导弹保障性评价进行了定量分析。通过实例分析,这种方法计算简便,可操作性强,有实际应用价值。     

多专业批量维修任务调度方法研究

通过对不同专业设置方式下的维修任务调度问题进行分析,以最小化批量维修任务的维修时间为目标,将考虑专业维修顺序的批量维修任务调度问题分成两步进行求解,首先,建立了批量维修任务在专业领域内的调度及优化模型;其次,提出了基于NEH的批量维修任务排序方法．最后,通过实例对模型和方法的正确性和可行性进行了说明和验证,实例结果表明,该方法更贴近于实际,实现了快速、有效地解决维修任务调度问题,     

钢制油罐腐蚀因素综合研究

提出了油罐腐蚀因素的综合研究方法,研究了钢制油罐主要腐蚀因素。首先根据腐蚀特征,找出钢制油罐的5个特征腐蚀部位;其次根据文献,深入讨论影响其腐蚀的大气、土壤、存储介质和随机因素,得到56个具体腐蚀因素;然后针对油罐底板上表面,考虑腐蚀机理和腐蚀因素参与腐蚀程度,分别构建层次模型和网络模型;最后对影响油罐底板上表面的11个因素进行综合排序。研究结果表明,综合研究方法具有合理性。     

强化学习在多阶段装备组合规划问题中的应用

针对多阶段武器装备组合规划中的选择难、规划难问题,提出基于多目标优化算法以及强化学习技术的混合优化方法。在各个阶段以装备组合效能最大和成本最小为准则,构建单阶段多目标优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法的求解算法以生成各阶段的Pareto解,在此基础上建立多阶段的组合优化模型。通过强化学习的Q-Learning方法,在各阶段的Pareto解中采用探索或者利用两种模式,生成各阶段的装备组合,并指导下一阶段的装备选型,从而生成整个周期内的规划方案。通过对比实验分析,验证了所提模型和算法的有效性,能够为多阶段武器装备组合规划提供辅助决策。     

改进AHM-TOPSIS的智能化雷达信息处理性能评估方法北大核心

针对智能化雷达信息处理性能评估需求,从雷达信息处理包含的目标检测、目标识别和剩余杂波抑制3种技术着手,构建了智能化雷达信息处理性能评估指标体系。使用评分标度替代比例标度对属性层次模型进行改进,通过改进后的属性层次模型对指标体系进行赋权。在评估模型中引入灰色关联分析法,使用灰色关联系数替代欧式距离,利用改进的逼近理想解排序法对不同方案的智能化雷达性能进行排序,筛选出最优的智能化雷达技术方案。通过智能化雷达的工作数据验证了该方法的有效性。