基于定周期策略的多品种维修器材联合订购模型

针对维修器材需求的随机性特点,在考虑维修器材保障度约束的条件下,基于定周期策略建立多品种维修器材的联合订购模型并给出了优化算法.该算法采用蒙特卡罗随机模拟技术求解随机变量的期望值,结合遗传算法求出使库存费用最小的基本订购周期、各种器材的订购周期和最大库存量,并能满足预定的保障度要求.与传统单品种补充策略比较发现,联合补充策略对经费节省作用显著.     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

遗传算法在多目标分配中的应用

饱和攻击是未来海战中常用的作战样式。在编队进行防空作战时,面对敌方来袭的多个目标,如何有效地分配我编队的武器,使作战效能达到最大?本文提出将遗传算法用于战术软件中的目标分配模块,搜索目标分配的最优方案。     

Shor-Preskill方法不能直接证明B92量子密钥分配协议

密钥分配协议安全性的证明是确保密钥分配绝对安全的要求 ,经典密码方案的安全性大多难以证明 ,而利用量子力学的基本原理 ,可以证明量子密码方案是无条件安全的。介绍了Shor Preskill对BB84量子密钥分配协议无条件安全性的证明方法 ,归纳了其技巧和特点 ,揭示了对称化方法和量子纠缠提纯技术在该方法中的作用。证明了Shor Preskill方法不能直接用来证明B92协议的无条件安全性。提出了利用Shor Preskill方法间接证明B92的可能途径。     

量子计算机崭露头角

新华网华盛顿8月15日专电美国国际商用机器(IBM)公司、斯坦福大学和卡尔加里大学科学家联合研制出了5个原子作为处理器和内存的量子计算机,并首次证明这类装置有明显快于常规计算机的运算潜力。     

基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略

通过对神经网络自学习方法和基因遗传算法的研究 ,采用自适应基因遗传算法对神经网络进行训练 ,形成基于遗传算法和神经网络的混合自学习策略 ,克服了神经网络自学习方法的不足 ,提高了系统的自学习能力     

履带车辆加速性性能泛函及数值求解

履带车辆推进系统传动装置的优化匹配是提高车辆机动性的关键。为改善履带车辆的动力性能,将履带车辆加速过程抽象为性能泛函取极值的数学问题,提出了有级变速传动的加速性能泛函数学表征。考虑履带车辆内部及外部约束条件,采用全局优化的遗传算法,对不同加速性能权重指标下的最优加速性速比进行数值求解,对比分析速比优化前后履带车辆的加速性。结果表明,泛函优化后的速比使得车辆0～32 km/h加速时间缩短了7.89%,验证了泛函分析设计方法对优化履带车辆动态加速过程的有效性。     

一种利用精英保留改进的量子遗传算法

针对量子遗传算法的"早熟"现象,在多峰值函数的寻优中,提出了基于精英的量子遗传算法。该算法不仅考虑函数值与当前最优值的关系,还考虑函数值所对应的自变量与当前最优值所对应自变量的关系。仿真实验表明,该算法对于多峰值函数具有很好的寻优能力。     

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题.分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置.把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标.针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果.     

基于动态罚函数遗传算法的电磁探测卫星多星规划方法

针对电磁探测卫星的特点,考虑其主要约束条件,建立了多星联合规划数学模型,提出了基于遗传算法的电磁探测卫星多星规划算法.为处理遗传算法迭代过程中产生的不可行解,引入了基于罚函数法的约束处理方法.针对罚函数法中惩罚系数难以确定的特点,设计了惩罚系数自适应调整的动态罚函数机制.根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星多星规划问题.