A generalized assignment model for dynamic supply chain capacity planning

We consider a generalization of the well‐known generalized assignment problem (GAP) over discrete time periods encompassed within a finite planning horizon. The resulting model, MultiGAP, addresses the assignment of tasks to agents within each time period, with the attendant single‐period assignment costs and agent‐capacity constraint requirements, in conjunction with transition costs arising between any two consecutive periods in which a task is reassigned to a different agent. As is the case for its single‐period antecedent, MultiGAP offers a robust tool for modeling a wide range of capacity planning problems occurring within supply chain management. We provide two formulations for MultiGAP and establish that the second (alternative) formulation provides a tighter bound. We define a Lagrangian relaxation‐based heuristic as well as a branch‐and‐bound algorithm for MultiGAP. Computational experience with the heuristic and branch‐and‐bound algorithm on over 2500 test problems is reported. The Lagrangian heuristic consistently generates high‐quality and in many cases near‐optimal solutions. The branch‐and‐bound algorithm is also seen to constitute an effective means for solving to optimality MultiGAP problems of reasonable size. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

想定驱动的仿真资源发现方法

为解决在云间共享架构的仿真环境下资源的自动发现问题,研究了仿真资源请求的描述方法及相应的资源发现算法,提出了想定驱动的仿真资源发现方法.方法通过扩展的军事想定描述语言表示仿真资源请求,使用双映射三过滤算法实现仿真资源的自动发现.分析表明,仿真想定驱动的资源发现方法可以实现在云间共享架构下仿真运行所需的大量资源的自动发现,并对发现结果具有语用校验功能,对于仿真环境的快速部署具有积极意义.     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

RBF神经网络在异步电机故障诊断中的应用

将径向基(RBF)神经网络应用到电机的故障诊断中,建立了异步电机的RBF神经网络诊断模型。为了克服RBF神经网络学习算法的不足,引入了差分进化(DE)算法,并且利用了差分进化(DE)算法的全局搜索能力来优化RBF神经网络基函数的中心、宽度以及网络的连接权值,以获得最优的网络模型。仿真结果表明优化后的RBF神经网络的泛化能力和诊断精度都得到了大幅度提高。     

维修任务调度的多目标决策模型

通过对维修调度问题进行分析,考虑到战斗力相关的多种目标因素,针对目前研究的目标单一,又未考虑武器的先进程度、配置等缺陷,就修复后的加权作战时间和装备尽可能少的延误数量双重目标加以研究,并给出了调度算法。从而弥补了这些缺陷,使调度更加合理。最后,算例表明模型的求解方法简单,计算时间较短,可有效地实现维修任务调度。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。     

水下传感器网络部署优化研究

水下传感器网络具有广阔的应用前景,但也存在能量有限、延迟较长、部署区域不连通和通信能耗大等问题,理论和实践证明传感器节点的优化部署是解决已上问题的有效方法。为此综合考虑水下传感器网络的工作环境及传感器特性,建立了提高网络可靠性的网络部署模型,给出了网络部署的成本函数及约束条件,并使用遗传算法对传感器节点和中转节点的部署成本及网络生命周期内的能量消耗进行优化。通过仿真实验表明,该模型收敛速度快,部署节点结果合理,达到了较好的优化网络的目的。     

基于联邦卡尔曼滤波的组合导航定位算法

在传统的GPS/INS紧耦合组合导航系统中,由于伪距和多普勒频移误差的存在,系统存在一定的误差偏移。针对这种误差偏移,设计了一种联邦卡尔曼滤波组合导航算法,该算法采用二级卡尔曼滤波器,将卫星接收模块解算出的伪距信息和多普勒频移信息在第一级卡尔曼滤波后,与INS模块结算出的信息进行修正处理,再通过主滤波器得到紧耦合算法的INS解算结果校正量和定位位置最优估计。通过计算机仿真结果分析表明,该方法相对于传统的紧耦合组合导航算法可以有效减小误差,具有一定的理论价值和实用价值。     

任务规划系统研究综述

任务规划系统作为举世瞩目的高科技技术,已经引起了广泛的关注和应用.目前世界上一些主要国家都在研制任务规划系统,且进展很快.为了更好地推进我国学者对于任务规划系统的研究,对任务规划系统的研究进行了全面综述.主要内容包括任务规划系统的发展、应用、主要实现方法及未来发展方向.在应用中,综述了任务规划系统在战场态势评估、无人飞行器、机器人领域的应用.在主要实现方法中,主要描述了数学规划、D*优化算法、Agent方法和遗传算法四种方法.最后给出了任务规划系统未来发展方向:现代技术的融合、发展战略级任务规划系统及未来社会任务规划系统预研.     

一种彩色地图自动分层的快速算法

彩色地图扫描数据自动分层是地图数字化的关键技术之一。在研究了彩色地图扫描数据中客观存在的颜色误差后,根据彩色地图颜色的变化规律,提出了一种快速分层算法。实验结果表明,利用该方法所得到的分层结果可以快速解决彩色地图的自动分层问题。