认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。     

装备维修保障程度计算方法分析

分析了传统的维修保障程度计算方法的弊端,并针对我军装备保障力量的实际,采取多余舍去与能力加权相结合的方法,对传统计算方法进行了调整优化。改进后的计算方法符合实际,并对其它保障程度分析具有借鉴意义。     

基于探索性计算实验的信息化武器装备体系优化方法

针对信息化武器装备体系复杂系统的结构优化问题,以综合集成思想和复杂自适应系统理论为指导,提出探索性计算实验优化方法和面向探索性计算实验的SABI(System of system,Agent,Behavior,Interaction)建模方法。在分析武器装备体系结构优化目标的基础上,依据武器装备体系探索性计算实验自顶向下的探索分析和自底向上的综合集成分析的要求,给出了武器装备体系结构探索性计算实验优化分析逻辑框架和基于多Agent的武器装备体系探索性计算实验优化分析模型。     

系统评估效度分析的定量化方法

系统评估效度的定量化分析是评估后检验的有效方法,对于判断评估方法的相容性、评估结果的合理性具有重要意义。研究了等级相关系数法、兼容度优化法、肯德尔和谐系数法和模糊聚类法等4种效度分析方法的原理和步骤,分析了各种效度分析方法的优缺点,并通过实例验证了4种方法分析结果的一致性。     

二阶矩模糊随机过程的均方极限

给出了二阶矩模糊随机过程均方极限的两种定义,证明了这两种定义的等价性,并讨论了二阶矩模糊随机过程均方极限的性质。     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

基于可能性决策的敌对危机行动预测与仿真

可能性决策能较好地应对军事领域常常出现的概率难以获得,或者强调“出奇制胜”而有意规避概率风险的情形,是解决知识不完备情况下敌对行动预测的有力手段。从可能性理论基本公理体系出发,结合动态规划方法,提出并证明可能性决策的最优化定理,给出多步条件下可能性决策的实现算法,结合危机条件下敌对行动预测的范例和仿真分析,与传统概率风险决策进行比较,体现可能性决策的优越性,为该方法的推广应用创造条件。     

高超声速飞行器的弹道优化评估方法

高超声速飞行器弹道优化算法的综合评估对选取最优的弹道优化算法具有重要的参考意义。根据高超声速飞行器的特性,将其弹道分解为上升段、巡航段及俯冲段三个阶段,分别给出了各阶段的性能评价指标和对各阶段性能评价指标赋权的典型方法,并结合灰色关联度分析理论提出了弹道优化算法的综合评估方法。评估实例表明,该方法能定量地对多种弹道优化方法所生成的弹道进行综合性能评估,并能对备选优化方法的优劣进行排序。