建立军民融合创新体系的重大意义

加快形成军民融合创新体系,是习主席在十二届全国人大五次会议解放军代表团全体会议上提出的重大战略思想。建立军民融合创新体系,是顺应军民科技发展新形势的必然抉择,是夯实科技兴军物质基础的内在要求、提升国家创新能力的重大举措、推动创新文化形成的有效途径,也是推进供给侧结构性改革的现实需求。加快形成军民融合创新体系,反映了现代战斗力和生产力生成的规律,体现了统筹国家安全和发展全局的内在要求,为深入实施军民融合发展战略、开创强军兴国新局面指明了方向,具有重大意义。     

话务女兵业务训练周期的心理特点

针对空军某基地通信站女兵连话务女兵的业务训练周期逐渐变长的情况进行研究,将话务专业的"训练周期"划分为基础业务训练阶段、上机跟班训练阶段、考核冲刺阶段、单放后适应阶段及业务熟练阶段5个阶段。从心理学的角度入手进行原因及对策分析,建立"兴奋期-适应期-疲劳期-调整期-实现期"的心理周期模型。以此为框架分析女新兵在各个训练阶段的心理特点,分别以"培养和提高自信""注意集中和正确归因""焦虑情绪和心境状态的调节"及"目标设置"为重点制定阶段性对策,并着眼训练全过程,从帮助新兵持续保持适当的动机水平的角度提出应对办法。     

美军地理空间工程对陆军作战支援主要问题研究

近年来,由于编制的调整、技术的进步和最佳准则的出现,美军地理空间工程支援保障能力有了大幅提高。文章剖析美军地理空间工程的内涵、力量构成、支援陆军作战的主要能力和主要内容。研究表明,美军地理空间工程对陆军的作战支援是成体系的且高度融合,其先进的保障模式值得借鉴。     

基于遗传算法的船体主甲板外展程度寻优

阐述了利用遗传算法思想解决某些具有特殊甲板尺度要求的船舶甲板主尺度(长度、宽度)与船体设计水线长、宽比值的优化设计问题.在舯横剖面和中纵剖面上分别定义甲板宽度与设计水线宽之比α、甲板长度与设计水线长之比β,以该问题最为突出的大型舰船为例,建立最小偏差数学模型,对α、β优化确定问题进行计算,根据约束条件及优化对象的相对权重编制Matlab程序进行寻优,最终获得了最优化的甲板外展程度.整个过程采用二进制编码以增大搜索随机性,通过设定父辈交叉及基因突变概率,防止搜索过程出现局部最优.     

基于Holtrop公式与遗传算法的船型参数优化

针对方尾水面舰船,采用Holtrop阻力计算公式,以总阻力为目标函数,据遗传算法,对主要的船型参数进行了优化计算,进而得出了在一系列速度下主要船型参数的最优解及相应的由Holtrop公式计算得到的总阻力,并绘制了在各最优解下由Holtrop公式计算的总阻力随速度的变化曲线,结合Holtrop公式相应图谱对所得优化计算结果进行了分析.结果表明,该方法对于水面舰船的主尺度比等船型参数优选具有较强的实用性.     

改进遗传算法在防空武器目标分配中的应用研究

针对传统方法在防空武器目标分配时仅考虑双方态势优势的问题,建立了基于综合射击优势和目标威胁度的武器目标分配数学模型,并使用改进遗传算法对该模型进行了求解。该算法相比传统遗传算法主要进行了以下改进：采用排队选择和轮盘赌选择结合的选择方法,采用子代个体部分替换或不替换双亲的方法,采用了自适应变异概率等。并在Matlab环境下进行了仿真,且和传统算法进行了对比,仿真结果证明该算法改进合理,对地面防空火力分配决策研究具有一定的参考价值。     

求解考虑RMS因素的装备需求量的遗传算法

介绍了如何用遗传算法来解决考虑RMS因素的装备需求量问题。首先,分析了考虑RMS因素的装备需求量问题的要素、约束、输入条件和解空间,并建立了数学模型。然后,讨论了遗传算法设计中的编码方案以及遗传算子的实现方法。最后,给出了具体实例的输入数据、基于Matlab遗传算法工具箱的编程思路,并比较了遗传算法与阶段最优算法的效果。     

排课中合班问题的探讨

基于排课的实际需要,分析了合班对排课的影响,结合遗传算法在排课中的应用,建立了针对班级上课时间分布均匀性以及课程上课时间分布均匀性的适配值函数.在对课程表进行编码后,把合班问题的解决方案应用于排课算法,使用合班信息与课表编码信息的双表操作,从而能在遗传基因中判断出非法个体,并能进行合理化调整.算例结果表明本算法能有效解决排课中的合班问题.     

基于遗传算法的MIL-STD-188-220c标准最佳转发树的构造

针对MIL-STD-188-220C标准的路由协议多目的地址最佳转发树问题,提出一种基于遗传算法的优化算法,仿真结果表明,该算法具有收敛快,寻路成功率高的优点。     

天基预警系统资源调度方法

对面向导弹预警任务的天基预警系统中的低轨卫星资源调度问题进行了研究.对预警任务的特性进行分析,提出了一种预警任务规划与分解方法以减少任务对资源占用时间的需求;在此基础上建立了该问题的约束满足CSP调度模型;针对该模型变量多、解空间规模庞大的特点以及对求解算法时效性的要求,设计了一种基于局部解空间跳出机制的改进型遗传算法MGA.仿真表明该模型与算法在给定时间内能够得到满意的调度方案.