多群体合作型协进化方法的数学建模及分析

采用传统单群体GA中模式复制方程的分析方法 ,对一种多群体合作型协进化方法建模并进行数学分析 ,对于目前尚未解决的协进化过程中的关键问题 ,包括个体适应度的评价方法、群体间合作的回报信贷分配以及由此影响到群体中个体的增长规律等在理论方面进行分析。最后表明 ,数学建模与分析的结果与Potter的实验结论相吻合     

无线传感器网络中基于有限反馈的协同MISO传输方案

为解决无线传感器网络中节点能量受限,文中提出一种基于有限反馈的协同M ISO传输方案,此方案通过接收端反馈给簇头节点的信道增益比值来调整簇头节点和协同节点的发射功率。通过联合优化传输速率和协同节点数,使得网络总能耗最小。分析和仿真结果表明,此方案能有效降低网络的总能耗。     

旋磁非线性传输线原理分析和初步实验

作为一种特殊的宽带高功率微波源,旋磁非线性传输线(gyromagnetic nonlinear transmission lines, GNLTL)由于中心频率高、易于调频以及可以高重频运行等特点,得到了广泛的关注。为明确GNLTL的特殊工作机理,对比分析GNLTL与传统旋磁应用场景的不同之处。从微观磁化动力学入手,针对GNLTL产生微波的原因进行定性解释。搭建一套低功率的验证实验装置,重点针对实验场景构建、GNLTL设计进行介绍。实验得到微波信号的中心频率为750 MHz,3 dB波束带宽达12%,峰值功率为245 kW,初步验证了GNLTL的微波产生效果。     

作战协同关系超图模型

在分析超图和作战协同相关概念基础上,采用形式化方式对抽象化的作战协同关系进行了描述,定义了协同关系矩阵,创新性地根据超图相关概念构建了作战协同超图模型,并根据模型定义了顶点度和关联系数等支持作战协同关系分析的特征参数。通过实验建立了某想定数据中的火力协同关系超图模型,并进行了度和关联系数的分析,实验结果证明了作战协同关系超图模型的可用性。     

基于进化算法的多无人机协同航路规划

以突防航路时域协同指数、空域协同指数、突防时长指数和受威胁指数为规划目标,以最小直线航路段长度、可飞空域、续航能力和进入任务航路方向为约束,构建了多无人机协同突防航路规划模型。结合模型特点,利用合作型协同进化遗传算法对该模型进行求解。     

单兵信息系统协同作战技术研究

协同作战是提高体系作战能力,发挥整体作战效能的关键,针对单兵班组在未来信息化条件下单兵作战单元协同作战的协同模式、协同流程、协同策略,协同指挥、协同作战效能评估等方面进行阐释,对未来单兵信息系统班组协同作战技术研究具有一定的指导意义。     

海战场联合火控系统发展研究

为提高基于信息系统的联合作战能力,从舰载火控系统的角度出发,提出了以海战场为主要作战区域的联合火控系统的发展构想,对海战场联合火控系统的基本概念、特点和组成进行了探讨研究,分析了其主要关键技术,最后给出了海战场联合火控系统的发展建议。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

协同作战中信息分发算法研究

大规模协同作战中的高效通信问题为当前信息战的研究重点之一,但由于单独作战单元无法了解全局的信息内容及需求方,这给通信资源有限的参战兵力之间的态势共享带来了困难。为此提出了一个分布式协作信息分发算法,在理论上借鉴了复杂网络的小世界特性,即单元节点可以通过邻节点在较少跳数内完成信息的传输。在思路上利用了信息相关性概念,作战单元利用信息之间的关联性及信息与节点之间的收发关系建立控制信息发送的路由表。并通过仿真实验验证了不同网络拓扑下算法性能的变化情况,结果证明分发算法能较好地支持信息共享。     

An exact network flow formulation for cell‐based evacuation in urban areas

In the literature two common macroscopic evacuation planning approaches exist: The dynamic network flow approach and the Cell–Transmission–Based approach. Both approaches have advantages and disadvantages. Many efficient solution approaches for the dynamic network flow approach exist so that realistic problem instances can be considered. However, the consideration of (more) realistic aspects (eg, density dependent travel times) results in non‐linear model formulations. The Cell‐Transmission‐Based approach on the other hand considers realistic traffic phenomena like shock waves and traffic congestion, but this approach leads to long computational times for realistic problem instances. In this article, we combine the advantages of both approaches: We consider a Cell‐Transmission‐Based Evacuation Planning Model (CTEPM) and present a network flow formulation that is equivalent to the cell‐based model. Thus, the computational costs of the CTEPM are enormously reduced due to the reformulation and the detailed representation of the traffic flow dynamics is maintained. We investigate the impacts of various evacuation scenario parameters on the evacuation performance and on the computational times in a computational study including 90 realistic instances.