基于感知信息共享的C2网络特征分析*

指挥控制(C2,Command and Control)关系网络连接数的增加会增强指控节点之间的信息共享,但也会增加节点信息处理和交换负荷,如果达到一定程度,则会造成节点本身的"信息过载"从而影响C2网络性能.对此,通过研究C2网络在两种不同处理方式下的共享感知信息平均提交时间,用网络节点响应时间的均方差表征一个C2网络的共享态势感知时间的一致性,最后对两种不同结构C2网络特征参数的计算,说明了网络连接增加会导致信息提交时间的延长,但一致性会增强.     

Approximation algorithms for general one‐warehouse multi‐retailer systems

Logistical planning problems are complicated in practice because planners have to deal with the challenges of demand planning and supply replenishment, while taking into account the issues of (i) inventory perishability and storage charges, (ii) management of backlog and/or lost sales, and (iii) cost saving opportunities due to economies of scale in order replenishment and transportation. It is therefore not surprising that many logistical planning problems are computationally difficult, and finding a good solution to these problems necessitates the development of many ad hoc algorithmic procedures to address various features of the planning problems. In this article, we identify simple conditions and structural properties associated with these logistical planning problems in which the warehouse is managed as a cross‐docking facility. Despite the nonlinear cost structures in the problems, we show that a solution that is within ε‐optimality can be obtained by solving a related piece‐wise linear concave cost multi‐commodity network flow problem. An immediate consequence of this result is that certain classes of logistical planning problems can be approximated by a factor of (1 + ε) in polynomial time. This significantly improves upon the results found in literature for these classes of problems. We also show that the piece‐wise linear concave cost network flow problem can be approximated to within a logarithmic factor via a large scale linear programming relaxation. We use polymatroidal constraints to capture the piece‐wise concavity feature of the cost functions. This gives rise to a unified and generic LP‐based approach for a large class of complicated logistical planning problems. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

基于多Agent的网络化舰空导弹系统协同机制研究

针对舰艇编队反导防御作战的复杂性,采用网络中心战的作战概念,分析了网络化的舰空导弹系统作战资源共享的优势.以集成火控系统(Integrated Fire Control System)的构建原理为例,描述了网络化舰空导弹系统的网格结构和特点,基于多Agent协同原理,提出了网络化的舰空导弹系统两层"混合式"协同体系结构,并对该结构的协同机制进行了研究.     

积分模糊变结构控制的导弹侧向自动驾驶仪设计

针对导弹侧向稳定回路这一参数大范围快时变系统,应用一种积分模糊滑模控制方法来设计自动驾驶仪.通过模糊控制和滑模控制的有机结合,并引入积分环节,使得控制输出得到连续化,避免了变结构控制所固有高频颤振现象,易于工程实现.仿真结果表明,给出的积分模糊变结构控制器,能够抑制弹体模型参数的大范围变化和外界干扰等不确定因素的作用,具有很强的鲁棒性和良好的动态性能.     

基于分布式网络结构的无人机地面控制站设计

针对现有集中式体系结构地面控制站存在可靠性低,功能单一等问题,利用计算机网络技术灵活的网络拓扑结构、并发性、资源共享和功能易于扩展的特性,提出了以冗余双星型网拓扑结构为体系结构的地面控制站设计思路,给出了系统组成方案以及软件设计方法,飞行试验表明系统具有双冗余、高可靠性、功能扩展性强等特点.     

C~4ISR系统任务实时性的评价方法

提出一种定量评价C4ISR(Command Control Communication Computer Intelligence Surveillance and Reconnaissance)系统任务实时性方法--时序着色模糊时间Petri网(TCFTPN)方法.用时序逻辑公式来限制着色Petri网的变迁引发行为,用模糊时间来表示各工作过程的时延特性和降级工作问题.通过估计在规定的时间内标识从任务开始状态到达任务完成状态的概率来确定C4ISR系统的任务实时性.     

装备采购风险的BP神经网络评价模型

装备采购具有高风险的特点,科学、准确的风险评价对装备采购至关重要.传统的评价方法主观因素太强,而BP神经网络模型为装备采购风险评价开辟了新途径.首先介绍了人工神经网络模型的原理和BP算法,然后结合实例给出了用于装备采购风险评价的BP神经网络模型,采用该模型获得结果令人满意.     

基于模糊熵的装备保障性评估模型

给出了一种基于模糊熵的不确定区间属性评估方法,用于在大量不确定区间信息和只有判断矩阵情况下,对多个待评价指标的方案进行评估.通过不确定属性评价矩阵的熵权计算,对多个方案进行优选评估,得出最优方案,并将这一方法应用在装备保障性评估中,实例证明此评估方法结果准确,可操作性较强,具有一定的推广价值.     

基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法

作为装备维修保障体系的重要组成部分,备件的合理配置是装备保障的核心,直接影响装备的使用可用度.而如何在保证装备的使用可用度情况下使备件的保障费用尽可能地减少,是决策者最关心的问题.提出一种基于决策满意度的装备备件配置仿真优化方法,通过蒙特卡罗仿真建立装备使用可用度模型,并在二级维修保障模型进行仿真的基础上,利用模糊多目标优化对备件的使用可用度和备件保障费用这两个指标进行综合评判,最后得到符合决策满意度的备件配置方案.     

移动代理的分布式系统监控模型研究与实现

提出将一种移动Agent与专家系统技术相结合的分布式网络故障诊断系统模型,该模型能够提高故障诊断效率,缩短系统响应时间,降低诊断时网络流量.提高诊断的智能性与容错性,克服了传统集中式故障诊断的诸多缺点.