基于分合粒子群算法的多无人机任务重分配

多UAV在执行任务过程中,战场环境以及UAV编队状态的改变将导致原有的分配计划失效或效率降低,因此有必要重新分配任务。针对多无人机任务重分配问题,首先建立了相应的数学模型。其次运用分组基础上的任务重分配策略进行任务分配,提出了改进的K均值聚类算法进行初步分组,再在分组的基础下,提出了分合粒子群优化算法进行组内任务分配。最后进行实验仿真。实验结果与分析表明基于分合粒子群算法的任务重分配方法能有效地满足多变的战场环境要求。     

具有战时随机延误与损耗的多配送中心路径优化

建立了具有战时随机延误与损耗的多配送中心配送路径安排模型,给出了基于随机模拟的蚁群算法。算法通过给定残存率、用时与置信度阈值,把多目标问题作为单目标来处理。用随机模拟的方法来求路径的置信度,并以此为基础搜索转移策略的临域与判断未遍历点的插入位置。算法设计了符合问题特点的从虚拟点出发的转移策略与对两类路段不同的信息素更新策略,确保算法的实现。最后,通过算例说明了该方法的可行性与有效性。     

基于改进遗传算法的结构损伤识别

结构损伤识别问题在数学上可以转化为一种带约束的目标函数优化求解。将基于混沌系统的优化理论和免疫系统的基本机制提出的自适应免疫遗传算法用于结构损伤识别,研究其有效性和可行性。通过平面框架单元损伤识别算例分析,表明该方法是实用可行的。     

装备维修保障的多目标优化模型研究

通过对装备维修保障问题进行分析,针对目前研究的目标单一,就修复后的加权作战时间和装备尽可能短的延误双重目标加以研究,建立了维修保障的多目标优化模型,并给出了模型的求解算法,从而弥补了这些不足,使维修保障更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,是一种便于实现的好算法。     

故障传播有向图在地面电源故障诊断的应用

基于图论的故障诊断方法能够有效地缩小故障源的搜索范围,在最短的时间内找到真正产生故障的部件。采用故障传播有向图的方法对某飞行器地面电源故障诊断算法进行了研究,针对该飞行器地面电源的物理结构及相关的电气特性得到其故障传播有向图,并经过一些运算后将有向图进行了分层重构,最后利用故障定位算法模拟了故障定位的过程,得到了很好的效果。     

基于滤波与BP神经网络的水下探测信号检测算法

针对水下探测系统探测船舶磁场信号时信噪比较低的问题,首先根据磁异常信号的频域特征,设计了约束最小二乘FIR滤波器,通过对含噪信号进行带通滤波,滤除高频噪声;再采用BP神经网络对低频分量进行学习,提取船舶目标特征信号。将该算法应用于船模实测实验,结果表明:该算法可以显著提高信噪比,增强对船舶磁场信号的检测能力。     

基于信息熵的多属性群决策通指装备效能评估算法

基于通指装备效能评价指标的多样性和描述语言的模糊性,首先将对通指装备评价属性的定量、定性描述指标统一转化为三角模糊数,实现定量指标与定性指标的规范化处理,在此基础上提出一种基于信息熵排序的模糊多属性群决策算法,实现对通指装备的综合评价．最后,通过通指装备效能评估实例分析并证明了算法的可行性和有效性．     

基于FAHP-GP的装备调配保障决策模型

分析了装备调配保障决策的主要流程、影响因素和基本模式;根据装备调配保障决策的特点和装备调配保障所面临的实际问题,将模糊层次分析法与目标规划法相结合,构建了装备调配保障决策模型,较好地解决了装备调配保障需求与资源之间的矛盾。最后,以某装备的调配保障决策为例,给出了该模型的求解方法和结果,验证了模型的可行性和有效性。     

战术数据链动态时隙分配算法研究

现代信息化作战中,战术数据链网络系统正发挥着越来越重要的作用。本文以战术数据链时隙分配算法为研究对象,在深入分析两种典型时隙分配算法的基础上,提出了一种动态时隙分配算法。仿真结果表明该动态时隙分配算法灵活性较好,较轮询与TDMA固定时隙分配算法,其能够更好地适应瞬息万变的战场需求。     

Production and transport logistics scheduling with two transport mode choices

This paper considers a new class of scheduling problems arising in logistics systems in which two different transportation modes are available at the stage of product delivery. The mode with the shorter transportation time charges a higher cost. Each job ordered by the customer is first processed in the manufacturing facility and then transported to the customer. There is a due date for each job to arrive to the customer. Our approach integrates the machine scheduling problem in the manufacturing stage with the transportation mode selection problem in the delivery stage to achieve the global maximum benefit. In addition to studying the NP‐hard special case in which no tardy job is allowed, we consider in detail the problem when minimizing the sum of the total transportation cost and the total weighted tardiness cost is the objective. We provide a branch and bound algorithm with two different lower bounds. The effectiveness of the two lower bounds is discussed and compared. We also provide a mathematical model that is solvable by CPLEX. Computational results show that our branch and bound algorithm is more efficient than CPLEX. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005