双舰编队协同制导防空作战的动态拦截排序问题

针对双舰编队协同制导作战条件下如何对空袭目标进行排序这一问题,依据作战时间给出了排序算法。首先对平台的作战时间进行分析和求解,将射击周期分成了2段,把静态拦截排序问题转化为了2台处理机的同顺序作业排序问题,然后根据输入信息的改变而不断调整空袭目标的顺序以解决动态拦截排序问题,最后在想定条件下仿真计算,结果表明该算法具有较好的适用性。     

FMS 任务可靠性框图模型的建模方法

针对ＦＭＳ具有加工柔性和加工线路柔性的特点,提出了ＦＭＳ任务可靠性框图模型的二种建模方法（并联形式的建模方法、贮备形式的建模方法（冷贮备、热贮备））以及模型的简化方法。本文的目的在于为分析、评估ＦＭＳ可靠性提供理论依据。     

提供有界延迟服务的网络结构

将来的计算机网络必须支持具有不同通信量和不同服务质量（ＱｏＳ）要求的应用，有界延迟服务保证所有应用包的延迟都不超过给定延迟上界。本文首先提出有界延迟实时服务网络的框架，详细说明了其关键部件的功能和工作原理，并阐述了分析它们性能的技术，最后讨论了设计有界延迟服务网络在性能与实现复杂性之间的折衷。     

电子侦察卫星联合侦察的混合调度算法

针对电子侦察卫星的使用约束,及不同任务的调度需求,建立了电子侦察卫星联合侦察的多目标混合整数规划模型.利用进化算法的全局搜索能力和变邻域搜索的局部优化能力,提出了一种多目标进化算法和变邻域搜索相结合两阶段混合调度算法MOEA VNS.针对问题多时间窗组合优化特点,设计了进化算子与邻域移动算子,在确保解多样性的同时使算法...     

基于时间序无圈有向图的多准则优化成像调度

合理有效地利用遥感卫星资源获取更多高质量影像数据是卫星成像调度的重要工作。提出了一种新的成像调度解决方案。应用图论相关理论,建立卫星成像时间序无圈有向图模型,利用多项准则作为衡量标准对不同成像路径进行评价,提出时间序多准则最短路径算法求取优化成像路径。理论分析和实验表明,该解决方案可以在较短时间内获得多条pareto优化成像路径,具有良好的调度性能。     

面向点及区域目标的遥感卫星任务调度

遥感应用需求中存在点目标和区域目标两类任务,遥感卫星对两类任务的调度方式存在很大区别,将二者统一调度困难.本文将点目标视为特殊的区域目标,将它们按照卫星观测机会分解,构建元任务,将两类目标在元任务层次进行统一;根据任务类型分别构建收益函数,兼顾了二者在收益计算上的差异,并建立了面向点及区域目标的遥感卫星任务调度模型,实现了对两类任务的综合调度.仿真实例证明,此方法能够提高卫星的观测效率.     

SpaceFibre星载数据网络低延时确定性调度算法

针对超高速SpaceFibre星载网络中多源数据传输的确定性和实时性应用需求,提出一种分类细粒度低延时确定性调度算法。该算法基于差异化调度策略的思想,将数据流划分为三类。为实现网络资源的细粒度分配,引入扩展时隙。该算法采用无冲突均匀调度方法,降低了数据包的平均排队延时。为适应有效载荷组网的航天应用场景,该算法兼顾网络拓扑结构生成调度方案。为验证算法有效性,在OPNET仿真平台下利用自定义建模技术搭建网络仿真模型。仿真结果表明:相比优先权调度和无冲突连续调度机制,该算法实现了时间敏感数据流的确定性传输;随着时隙数目的增加,网络的延时性能和抗抖动性能显著提升,吞吐量性能得到保证;该算法具有一定的航天工程实用价值。     

任务划分与处理机调度的递归-分治方法

本文介绍并实现了一种如何把一个顺序执行的任务集,根据其子任务之间潜在的并行性,划分成若干个可并发执行的任务子集,并把每个子集分配给一个处理机,使各处理机之间的数据通信量尽可能地少,同时兼顾各处理机之间负载平衡的算法。最后给出了几个典型例题的试算结果,为了满足用户的不同要求,文章还提出了几点改进方法。     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。     

一种面向复杂地理空间栅格数据处理算法并行化的任务调度方法

随着并行计算技术的成熟,地理空间栅格数据处理算法的并行化研究成为新的热点。聚焦于处理流程包含多个计算步骤的复杂地理空间栅格数据处理算法,基于空间计算域理论,提出了一个随着算法处理流程而动态变化的任务调度方法。实验证明,该方法在算法流程的每一个计算步都会调整任务分组方案,因此相比于传统任务调度方法,任务调度的负载均衡效果更好,并行算法程序的运行时间更短。