组网对抗中火力威胁的对抗决策与方法

战场威胁的对抗决策是组网电子对抗的重要内容,在组网电子对抗中,对火力威胁目标进行了分析,在介绍决策因子及其优属度获取方法的基础上对空中协同平台的方位配置进行了研究,确定了方位配制方法,论述了方案设计过程并建立了决策模型,通过仿真验证了该方位配置方法的正确性。     

提高英语作业有效性的思考

本文针对初中生的特点,提出作业布置应具备科学针对性、层次分明性、综合性、新颖趣味性、实践性,提出通过作业评价方式的改变,促进学生学习成绩的提高和个人的发展。     

舰载弹炮结合近程反导武器系统火力分配模型研究

为最大程度发挥弹炮结合武器系统的作战效能,引入优化设计方法求取最大毁伤概率,建立了基于毁伤概率的火力分配模型。该模型将弹炮结合武器系统导弹和火炮的火力分配转化为导弹火力分配。根据导弹杀伤纵深和发射间隔确定导弹发射数量。根据导弹在杀伤区内毁伤概率特性,确定导弹发射时机。     

Scheduling and lot streaming in two‐machine open shops with no‐wait in process

We study the problem of minimizing the makespan in no‐wait two‐machine open shops producing multiple products using lot streaming. In no‐wait open shop scheduling, sublot sizes are necessarily consistent; i.e., they remain the same over all machines. This intractable problem requires finding sublot sizes, a product sequence for each machine, and a machine sequence for each product. We develop a dynamic programming algorithm to generate all the dominant schedule profiles for each product that are required to formulate the open shop problem as a generalized traveling salesman problem. This problem is equivalent to a classical traveling salesman problem with a pseudopolynomial number of cities. We develop and test a computationally efficient heuristic for the open shop problem. Our results indicate that solutions can quickly be found for two machine open shops with up to 50 products. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005     

基于目标航迹分段的任务分配方案数学模型的建立

任务分配是进行计算机辅助决策的重要内容之一。本文从目标航迹分段着手,建立一种新的分配模型,解决了目标流的多次分配问题,并给出了具体应用实例。     

一种针对基因识别的GHMM简化算法

广义隐Markov模型是计算机基因识别的一种重要模型,它克服了传统隐Markov模型的状态段长成几何分布的缺陷,更加适合于计算机基因识别。其缺点在于计算量大,需要采用有效的简化算法。利用基因的结构特点,在不附加额外限制条件的情况下,提出了一种新的简化算法,其计算复杂度是序列长度的线性函数。对实际生物序列数据的测试结果表明了此简化算法的有效性。     

高炮群火力优化分配的指派模型

火力优化分配是高炮群指挥控制的关键环节。依据有严格理论证明和实用价值的指派问题及其解法(匈牙利法),构建了一对一射击和多对一射击情形下的高炮群火力优化分配的指派模型,探讨了该模型的求解,分析了该模型的实际应用,并通过具体实例对该模型进行了初步验证。该模型的解法被证明是多项式时间算法,满足作战实时性要求。实际应用表明该模型用于解决高炮群的火力分配问题是有效的。     

有限时间热力学研究的一些进展

介绍近年来在不可逆热机理论、回热式燃气轮机循环分析、类热机装置分析和广义热力学优化理论研究中的一些进展 ,并简要阐述其发展方向 .     

战场物资无人机配送研究

战场物资无人机配送是未来信息化战争后勤保障发展的重点方向,是适应未来高强度、快节奏战争的重要手段。对国内外配送无人机的应用与战场物资配送保障的情况进行概述,重点讨论了无人机在配送过程中涉及的任务分配问题。提出了未来战场物资无人机配送的一些重点研究方向,包括战场物资无人化保障理论研究、军民融合式战场物资无人机配送研究、战场物资无人机配送过程一体化研究以及传统车辆与无人机联合配送的研究。     

分布式遗传模拟退火算法的火力打击目标分配优化

根据火力打击规则,建立了多目标函数的目标分配模型,提出了分布式遗传模拟退火算法对模型进行求解。分布式遗传模拟退火算法基于经典遗传算法进行改进:将单目标串行搜索方式变成多目标分布式搜索方式,适用于多目标寻优问题求解;采用保留最优个体和轮盘赌相结合的方式进行个体选择,在交叉算子中引入模拟退火算法,使用自适应变异概率,较好地保持算法广度和深度搜索平衡。最后,通过仿真实验验证了算法的有效性和可靠性。