基于免疫遗传算法的人上位拣选车作业规划问题求解

针对人上位拣选车的作业轨迹规划问题构建了具有附加安全约束条件的时间最优控制数学模型,并提出了一种免疫遗传求解算法．该算法较单纯遗传算法有效避免了种群退化,且收敛速度更快．实验表明,该算法适用于求解人上位拣选车的作业轨迹规划问题．     

密集环境中无人机协同机动飞行运动规划方法综述

从单无人机机动飞行向多机协同扩展的通用规划框架出发,介绍了其中各模块相关研究的基本原理、代表性方法和前沿研究,主要包括用于环境障碍感知的实时导航地图构建、离散空间的路径规划、连续空间的轨迹规划、基于离散连续混合空间的规划、多航迹或轨迹的协同规划。综合无人机通用规划框架的关键技术,提出了无人机协同机动规划下一步需要重点研究的方向。     

基于混沌序列的通用加密解密方法及实现

分析了常见的文件在计算机中的存储方式,根据计算机文件的特征,提出直接对二进制数据进行处理的计算机文件通用加密解密方法。依据混沌序列具有良好随机性的特点,提出利用Logistic映射序列密码对计算机信息进行加密、解密的方法,并用Visual Basic 6.0实现了该方法。这种方法能够用于对计算机中的任何文件进行加密解密。     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。     

基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划

针对在实时动态条件下多UAV任务规划问题,提出了基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划仿真平台,主要包括基于MultiUAV2的真实UAV群仿真平台和基于Multi-Agent的预测仿真平台两个部分。采用了A*算法对真实系统工作流进行探索,在此基础之上构建了多UAV合成工作流模型,然后针对动态数据注入运行仿真的问题,研究了传感器任务重置及传感器的预处理方法。最后,通过一个仿真实例验证了提出方法的可行性和有效性。     

使命任务拓展后海军武器装备体系能力框架构建

新时期海军使命任务拓展对海军装备体系建设提出新的需求,需要突出能力在需求分析中的纽带作用。本文针对海军武器装备体系能力框架的概念和研究原则进行简要分析,对能力框架构成进行详细讨论。试用情况说明,以能力框架支撑装备体系规划发展,可更好地涵盖兵力战争运用和非战争运用,综合应对确定和不确定威胁。     

储存喷气燃料中特征真菌的鉴定与生长特性

使用沙保氏平板培养基对储存喷气燃料进行真菌培养,并在沙保氏液体培养基中纯化特征真菌,观察特征真菌菌落及孢子形态,进行形态学初步鉴定。对特征真菌进行18S rDNA测序,将得到的DNA序列在美国国立生物技术信息中心网站上进行比对,最终鉴定储存喷气燃料中的特征真菌为芽枝霉属Amorphotheca resinae真菌。建立起燃料-水-菌落体系,在不同水质量分数、氧气体积分数和温度条件,研究Amorphotheca resinae真菌在燃料中的生长特性,并用颗粒计数器检测不同代谢速度下燃料颗粒污染度的变化。结果表明,较低的水质量分数、氧气体积分数和温度均能抑制Amorphotheca resinae真菌生长,从而抑制由真菌代谢引起的喷气燃料颗粒污染度变化,提高燃料洁净度。     

基于粒子群优化算法的低空突防航迹规划

本文提出了运用粒子群优化算法来对飞机低空突防进行航迹规划的方法。首先,说明了飞机突防需要满足的物理限制和战术要求。其次,根据低空突防航迹规划约束多,计算复杂的特点引入粒子群优化算法,并且对其进行简要的介绍。应用粒子群优化算法对低空突防战术进行航迹规划。最后实验结果表明,该方法能够对飞机低空突防过程规划出可行的飞行航迹。     

论报纸策划的具体措施

作为传统媒体之一的报纸媒体,一直承担着信息传播的重要任务,在社会生活中起着重要作用。面临新媒体高速崛起,多媒体的日渐融合这样的环境,也仍然不能忽视报纸媒体的影响力。但是,在高速发展的信息社会中,报纸媒体的创意与策划显得越来越重要。     

Exact algorithms for integrated facility location and production planning problems

We consider a class of facility location problems with a time dimension, which requires assigning every customer to a supply facility in each of a finite number of periods. Each facility must meet all assigned customer demand in every period at a minimum cost via its production and inventory decisions. We provide exact branch‐and‐price algorithms for this class of problems and several important variants. The corresponding pricing problem takes the form of an interesting class of production planning and order selection problems. This problem class requires selecting a set of orders that maximizes profit, defined as the revenue from selected orders minus production‐planning‐related costs incurred in fulfilling the selected orders. We provide polynomial‐time dynamic programming algorithms for this class of pricing problems, as well as for generalizations thereof. Computational testing indicates the advantage of our branch‐and‐price algorithm over various approaches that use commercial software packages. These tests also highlight the significant cost savings possible from integrating location with production and inventory decisions and demonstrate that the problem is rather insensitive to forecast errors associated with the demand streams. © 2011 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2011