基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

基于贝叶斯方法的地空导弹装备保障效能评估

地空导弹装备保障效能评估是当前我国地空导弹武器系统在作战运用中面临的重大问题之一。依据贝叶斯方法,以地空导弹装备在使用阶段的保障效能为评估对象,在建立评价指标体系的基础上,分别建立定性指标评估标准和定量指标评估标准,进而建立基于贝叶斯网络的评估模型,实现对装备保障效能客观、准确的评估,为系统改进和发展提供量化依据。通过分析所得数据,验证了该模型的有效性和可信性。     

混合遗传算法的战时舰艇伴随保障人员优化配置

遂行一次作战任务的伴随保障人员总数往往是有限的,针对各舰艇进行人员科学配置,对于缩短战时累计修复时间、提升维修效率意义重大。建立了战时舰艇伴随保障人员优化配置模型,分析了与之相关的因素和限制条件,运用混合遗传算法求解人员配置方案,实现战时舰艇编队累计修复时间之和的最小化,通过数值仿真实验验证了模型及算法的可行性、客观性和高效性,有效缩短了总修复时间。     

预警卫星情报处理系统效能评估

预警卫星面临着海量情报数据处理的任务需求,正确地评估其情报处理系统效能对分析预警卫星的探测能力具有重要意义。通过分析情报处理系统工作模式,依据效能评估准则和指标体系构建原则,从情报处理能力、目标检测能力、资源运用能力、系统服务能力4个方面构建了预警卫星情报处理系统的效能指标体系,并针对相应的各项指标构建了数学模型,为下一步预警卫星的整体评估工作奠定基础。     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

考虑主观思维区间性的效能量化模糊评估方法

针对武器装备在效能量化评估时,用一个数值量化定性指标和权重的不足,基于模糊综合评判理论、Vague理论和区间数算法,提出了一种考虑主观思维区间性的效能量化模糊评估方法。该方法定义定性指标和权重值为一个弹性区间,充分体现了专家对主观性事物认识的不确定性。模糊计算的效能值为一个区间,为确定评估对象的效能等级,引入Vague理论中相似度概念,能够直观判断其效能等级。通过与传统模糊方法和考虑定性指标区间性的模糊方法对比,验证了该方法的有效性和可信性。     

陆战分队目标战场价值评估指标体系研究

陆战分队战场价值评估指标的确定和量化,是实现目标战场价值评估与排序的先决条件。依据敌方目标的属性特征、所处的战场环境,从相对战场价值和绝对战场价值两方面,建立了敌方目标相对于我方武器平台战场价值的指标体系。并用标度法和数学公式对各个指标体系进行了量化。     

防空反导作战指控模型校核验证及评估

防空反导作战指控系统是构建防空反导一体化网络化体系的核心,建模仿真是研究该系统的有效方法,建立的模型是否真实可靠是研究成败的关键。在分析国内外对复杂仿真系统特别是作战仿真系统的VVA的基础上,根据防空反导作战指控进程及其模型的特点,从需求定义、概念模型、数学模型、仿真模型4个方面对防空反导作战指控模型进行校核验证及评估的思路分析。这对防空反导作战指控系统的研究发展具有重大意义。     

美俄陆军部队及装备维修保障的发展现状及启示

美国和俄罗斯均是世界军事强国,陆军部队的实力也处于世界领先水平。装备维修保障是部队战斗力的组成部分,对于保持恢复部队的作战能力具有十分重要的作用。通过分析美俄两国陆军部队及装备维修保障的发展现状,可以为我国陆军部队及装备维修保障建设提供参考,对陆军军事变革具有重要启示。     

复杂装备动态组合维修优化模型研究

对于部件之间存在经济相关性的复杂装备,组合维修能提高维修效率并节省维修费用。传统的固定组合维修决策模型是基于无限使用期的,往往忽略了实际维修中某段时间内可能出现的维修信息的改变,比如部件的故障规律发生变化,意外的维修机会等。针对采取定期维修工作的复杂装备,建立以系统维修费用为目标函数,系统可用度为约束的动态组合维修决策模型,将维修信息的变化进行分析,并用滚动时域的方法对模型进行维修优化。最后,通过算例验证了动态组合维修模型的有效性。