Approximation algorithms for general one‐warehouse multi‐retailer systems

Logistical planning problems are complicated in practice because planners have to deal with the challenges of demand planning and supply replenishment, while taking into account the issues of (i) inventory perishability and storage charges, (ii) management of backlog and/or lost sales, and (iii) cost saving opportunities due to economies of scale in order replenishment and transportation. It is therefore not surprising that many logistical planning problems are computationally difficult, and finding a good solution to these problems necessitates the development of many ad hoc algorithmic procedures to address various features of the planning problems. In this article, we identify simple conditions and structural properties associated with these logistical planning problems in which the warehouse is managed as a cross‐docking facility. Despite the nonlinear cost structures in the problems, we show that a solution that is within ε‐optimality can be obtained by solving a related piece‐wise linear concave cost multi‐commodity network flow problem. An immediate consequence of this result is that certain classes of logistical planning problems can be approximated by a factor of (1 + ε) in polynomial time. This significantly improves upon the results found in literature for these classes of problems. We also show that the piece‐wise linear concave cost network flow problem can be approximated to within a logarithmic factor via a large scale linear programming relaxation. We use polymatroidal constraints to capture the piece‐wise concavity feature of the cost functions. This gives rise to a unified and generic LP‐based approach for a large class of complicated logistical planning problems. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

基于多Agent的网络化舰空导弹系统协同机制研究

针对舰艇编队反导防御作战的复杂性,采用网络中心战的作战概念,分析了网络化的舰空导弹系统作战资源共享的优势.以集成火控系统(Integrated Fire Control System)的构建原理为例,描述了网络化舰空导弹系统的网格结构和特点,基于多Agent协同原理,提出了网络化的舰空导弹系统两层"混合式"协同体系结构,并对该结构的协同机制进行了研究.     

基于分布式网络结构的无人机地面控制站设计

针对现有集中式体系结构地面控制站存在可靠性低,功能单一等问题,利用计算机网络技术灵活的网络拓扑结构、并发性、资源共享和功能易于扩展的特性,提出了以冗余双星型网拓扑结构为体系结构的地面控制站设计思路,给出了系统组成方案以及软件设计方法,飞行试验表明系统具有双冗余、高可靠性、功能扩展性强等特点.     

装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.     

移动代理的分布式系统监控模型研究与实现

提出将一种移动Agent与专家系统技术相结合的分布式网络故障诊断系统模型,该模型能够提高故障诊断效率,缩短系统响应时间,降低诊断时网络流量.提高诊断的智能性与容错性,克服了传统集中式故障诊断的诸多缺点.     

基于效果的网络中心战模型研究

基于效果的网络中心战是利用物理域内分布式传感器网络、指挥控制网络和武器平台网络.通过网络内部以及网络之间信息域中高质量的信息共享,实现军事人员认知域态势感知共享和部队自同步,是信息时代的一种新兴的作战样式,体现了"兵力分散,效果集中"的信息化战争的作战思想.通过分析基于效果的网络中心战,建立了基于效果的网络中心战体系结构模型和未来军事行动中实施该理论的任务进程模型,对我军未来信息化作战条件下联合作战的实施具有一定的指导意义.     

某型飞机大气数据系统设计

大气数据系统是重要的机载电子设备,其性能、精度直接关系到飞机的飞行安全.在介绍某型号飞机大气数据系统的软硬件体系结构的基础上,从三个方面深入研究了提高大气数据系统精度的途径:大气数据计算模型;基于BP神经网络的压力测量温度误差补偿方法;一种计算型静压源误差补偿方法.其大气数据系统系统性能稳定,结构紧凑,速度快,精度高,软硬件升级简单.试验证明其大气数据系统能很好满足某型号飞机的使用要求.     

基于MSOA神经网络模型的装备保障费用预测

引入基于多步骤优化方法(MSOA)神经网络模型用以预测装备保障费用。实验结果表明,与传统的ARIMA时间序列模型和常规BP神经网络模型相比,基于MSOA神经网络预测模型具有更高预测精度。因此,该模型是一种更有效的装备保障费用预测模型。     

战术数据链网络设计优化方法

网络设计优化问题直接关系到战术数据链系统效能的发挥。在分析数据链系统中不同消息类别有不同系统响应时间要求的基础上,提出了一种新的网络设计优化方法。通过建立模型讨论了单个数据链轮询网络的轮询周期、网络成员容量、每个轮询周期内各成员的点名次数等因素间的数学关系。并以Link-11为例进行分析计算。结果表明,该分析方法有效可行,为解决战术数据链网络设计及优化问题提供了一种思路。     

基于ANN技术的射击效率评定

将BP、RB、GRNN等人工神经网络引入火炮射击效率评定,其运算先确定相关参数、再根据毁伤概率产生输出数据、最后对数据进行检验,对训练好的网络进行仿真,并将计算与网络仿真的结果进行对比.结果表明,训练好的神经网络可较精确逼近解析解的结果,在计算量大的情况下该方法较解析计算更具优势.