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251.
基于组合熵权的联合作战目标选择模型研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对作战中目标选择与排序问题,分析确定了8种在联合作战条件下影响目标选择关键因素。在此基础上应用多属性决策理论,以组合熵权系数确定指标权重,建立了目标选择模型。模型简洁易于实现,并且在决策中有效减少了主观随意性。最后通过仿真实例说明了模型的有效性和可操作性。  相似文献   
252.
针对舰炮武器性能指标,运用双枝模糊决策方法对舰炮武器性能进行综合评估。该方法提出了新的论域[-1,1]使评估更能符合人的思维逻辑,能够客观的对舰炮性能进行评估,通过对多中舰炮的具体参数指标进评估,得出各种舰炮的性能优劣的排序,具体的数学模型仿真表明,对舰炮武器性能的评估是行之有效的。  相似文献   
253.
通过对空中兵力的合理编组,实现作战资源的优化配置是提升兵力作战效能的有效途径。针对现代空战编队对抗过程的特点,从战术企图和信息优势角度提出了编队目标威胁评估方法。以编队目标为研究对象从宏观上调配己方作战资源,提出了作战资源成本和兵力调度成本2种兵力编组成本,在此基础上建立了资源约束条件下的兵力编组优化模型,并采用改进PSO算法对模型进行求解。作战想定仿真结果表明兵力编组模型能够有效解决空战兵力分配问题。  相似文献   
254.
弹药保障CGF智能决策系统是装备保障效能评估系统必不可少的组成部分,其核心是对人类决策行为的建模与仿真.在介绍智能决策含义和决策过程的基础上,重点研究和分析了CGF智能决策行为,构建了CGF智能决策模型.针对决策过程中由于无法获得人脑思维方式而导致行为模型的表达、描述、推理等受到怀疑的问题,在弹药保障CGF智能决策模型中,将决策行为分解为任务决策、过程决策和动作决策3个步骤,接近于人类思维方式.同时,对实现弹药保障CGF智能决策具有关键作用的任务决策原则、过程决策方法和动作决策规则进行了研究,并给出了应用实例.实例证明,弹药保障CGF智能决策方法逻辑清晰,易于理解和维护,便于实现.  相似文献   
255.
决策信息传输能力的大小,直接决定着防空作战行动的作战效能,进而决定了防空作战的成败。针对防空群决策信息传输问题,用Petri网建模,从时效性和可靠性两个方面,对防空群的决策信息传输能力进行了分析,得到了不同指挥方式下的信息传输能力的度量。对防空群通信能力的分析和指挥体制的优化有一定的借鉴和指导意义。  相似文献   
256.
基于模糊评判的装备战损修复率评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
装备战损修复是保持和恢复战斗力的重要因素,而现在尚无明确的方法对修复率进行准确的评估.将模糊评判法引入评估过程中,通过分析各影响因素,运用模糊评判的方法进行量化,并根据战损装备修复流程图将各因素进行综合评判,确定了较为科学合理的装备战损修复率计算方法.  相似文献   
257.
基于Matlab优化工具箱和VB语言的消磁电流决策   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对舰船消磁电流决策问题,利用Matlab优化工具箱对舰船模型进行了消磁实验,取得了良好的消磁效果.还应用VisualBasic语言与Matlab混合编程,开发了实用的消磁电流决策软件,能够提高消磁电流的决策效率.  相似文献   
258.
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.  相似文献   
259.
    
Motivated by challenges in the smartphone manufacturing industry, we develop a dynamic production ramp-up model that can be applied to economically satisfy nonstationary demand for short-life-cycle products by high-tech companies. Due to shorter life cycles and more rapid evolution of smartphones, production ramp-up has been increasingly critical to the success of a new smartphone. In the production ramp-up, the key challenge is to match the increasing capacity to nonstationary demand. The high-tech smartphone manufacturers are urged to jointly consider the effect of increasing capacity and decreasing demand. We study the production planning problem using a high-dimensional Markov decision process (MDP) model to characterize the production ramp-up. To address the curse of dimensionality, we refine Monte Carlo tree search (MCTS) algorithm and theoretically analyze its convergence and computational complexity. In a real case study, we find that the MDP model achieves revenue improvement by stopping producing the existing product earlier than the benchmark policy. In synthetic instances, we validate that the proposed MCTS algorithm saves computation time without loss of solution quality compared with traditional value iteration algorithm. As part of the Lenovo production solution, our MDP model enables high-tech smartphone manufacturers to better plan the production ramp-up.  相似文献   
260.
    
We study optimal pricing for tandem queueing systems with finite buffers. The service provider dynamically quotes prices to incoming price sensitive customers to maximize the long-run average revenue. We present a Markov decision process model for the optimization problem. For systems with two stations, general-sized buffers, and two or more prices, we describe the structure of the optimal dynamic pricing policy and develop tailored policy iteration algorithms to find an optimal pricing policy. For systems with two stations but no intermediate buffer, we characterize conditions under which quoting either a high or a low price to all customers is optimal and provide an easy-to-implement algorithm to solve the problem. Numerical experiments are conducted to compare the developed algorithms with the regular policy iteration algorithm. The work also discusses possible extensions of the obtained results to both three-station systems and two-station systems with price and congestion sensitive customers using numerical analysis.  相似文献   
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