计划中的时序偏好表示和非单调推理

针对行动序列计划中的时序偏好问题开展研究,重点关注时序偏好集合内部存在不一致性时完成行动计划的方法。论文的难点和创新点体现在两个方面。针对时序偏好的表示问题,建立了一种二元描述结构,能够实现对时序约束和时序偏好的归一化描述。使用计算辩论技术建立推理框架,用以排除约束/偏好集合中的冲突关系,获得具有最大一致性的约束/偏好子集。在此基础上建立了一种新的计划生成策略,通过映射的方法得到行动序列片段,组合这些片段后形成完整的行动序列计划。通过实例验证了方法的可行性。     

多智能体系统的二阶一致性跟踪问题

为了解决通信时延下关于参考状态的二阶一致性问题,提出了一种一致性算法。该算法利用Lya-punov稳定性理论,首先给出多智能体系统在固定时延下达到一致性的充分的线性矩阵不等式(LMI)判据;再给出满足一定条件的多智能体系统在时变时延下达到一致性的判据;最后,以水下无人航行器(UUV)集结为应用背景进行算法验证。运算结果表明了所提出的一致性算法和判据的有效性。该算法适用于具有时延的有向通信网中多智能体系统关于参考状态的二阶一致性问题。     

Inventory pooling games for expensive,low‐demand spare parts

We consider several independent decision makers who stock expensive, low‐demand spare parts for their high‐tech machines. They can collaborate by full pooling of their inventories via free transshipments. We examine the stability of such pooling arrangements, and we address the issue of fairly distributing the collective holding and downtime costs over the participants, by applying concepts from cooperative game theory. We consider two settings: one where each party maintains a predetermined stocking level and one where base stock levels are optimized. For the setting with fixed stocking levels, we unravel the possibly conflicting effects of implementing a full pooling arrangement and study these effects separately to establish intuitive conditions for existence of a stable cost allocation. For the setting with optimized stocking levels, we provide a simple proportional rule that accomplishes a population monotonic allocation scheme if downtime costs are symmetric among participants. Although our whole analysis is motivated by spare parts applications, all results are also applicable to other pooled resource systems of which the steady‐state behavior is equivalent to that of an Erlang loss system. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

运动矢径对AUV协同定位精度影响的仿真

针对在基于运动矢径的自主水下航行器(AUV)协同定位算法中运动矢径对定位精度的影响进行了仿真分析.利用扩展卡尔曼滤波设计了AUV协同定位算法,通过设定不同的运动矢径对该协同定位算法进行仿真,分析研究了运动矢径的变化对定位精度的影响.仿真结果表明,该定位算法受运动矢径的影响,增大运动矢径会使滤波误差波动变大,降低定位精度.     

有人/无人机协同作战关键技术

分析了无人作战飞机在各国的研究及使用情况,给出了有人/无人机协同作战指挥控制系统的结构,按照空间位置和主要完成任务的不同,将系统分为有人机、无人机两个平台,介绍了各平台的组成部分及相应的功能,归纳出协同作战所需要解决的关键技术:交互控制技术、协同态势感知、协同目标分配、协同航路规划技术、毁伤效能评估技术及智能决策技术,并且给出了一个在典型作战任务想定下的作战及信息处理流程.最后对无人作战飞机未来的发展方向进行了展望.     

考虑协同电子干扰效果的空战多目标分配

以多机协同多目标攻防对抗为背景,研究协同火力/电子战综合决策方法。提出雷达发现概率下降因子表示雷达发现能力的下降程度,来衡量电子干扰对目标威胁度的影响效果;以降低目标总体威胁为目标,建立了多机协同自卫有源压制电子干扰功率分配模型,并采用贪心算法进行求解;最后综合考虑电子干扰对目标威胁度的影响,改进了基于协同攻防的空战多目标分配算法。通过仿真分析证明该决策过程是可行的、有效的。     

基于协同学的编队协同空战任务决策

基于协同学理论给出了编队协同空战系统的协同学框架;提出了编队协同作战方案的五元组定义,明确了影响系统进程的序参量;基于系统有序度与协同度的概念,构建了协同效能优化模型;以任务冲突检测与消解为依据给出了任务决策的约束条件;最后以二进制粒子群优化算法对此约束优化问题进行了求解.仿真结果表明,以协同学理论描述编队协同任务决策问题是可行的,构建的协同效能模型与任务决策方法在处理编队时序任务决策问题时是有效的.     

网络化防空导弹体系拦截联盟形成问题

拦截联盟形成是网络化防空导弹体系(NADMS)中的新问题,旨在确定目标、火力节点以及制导节点三者之间的最优匹配关系,使得NADMS整体作战效能最大。结合NADMS的分布式无中心节点体系结构,剖析了拦截联盟形成问题的本质,形式化定义了体系中出现的新型一体化作战能力;分别从运筹学与整数规划、组合优化以及经济学博弈问题角度对拦截联盟形成问题进行形式化描述,并深入探讨了集中式和分布式的拦截联盟形成方法。     

基于排队论的维修资源需求分析方法

以装备维修过程为基础,应用排队论分析维修过程中各维修活动的基本关系,考虑多维修活动对维修资源需求的冲突问题,建立了维修过程的排队模型。以损伤装备平均修复时间不大于给定值为约束条件,以投入的维修资源总成本最少为目标,求解出维修资源需求。