多目标广义指派问题的模糊匈牙利算法求解

提出和讨论了两类多目标的广义指派决策问题,分别给出了它们的多目标整数线性规划数学模型,并结合模糊理论与解决传统指派问题的匈牙利方法提出了一种新的求解算法:模糊匈牙利法.最后给出了一个数值例子.     

基于Monte Carlo法的地空导弹火力分配优化问题研究

在确定地空导弹对目标的可射击系数、火力重叠修正系数和转火矛盾修正系数的基础上,结合Monte Carlo法的基本原理,介绍了解决地空导弹火力分配优化问题的一般步骤。运用计算机模拟技术,通过算例,证明了该方法的可行性,为有效解决地空导弹火力分配优化问题提供了一种较为科学的方法。     

任务分配问题的对称群方法

探讨了无人飞行器(UAV)编队的任务分配问题。任务分配是UAV协同控制的基础,其解是任务区域内各任务的一个排列。求解UAV任务分配问题的有效方法是能在合理的计算时间内找到近似最优解的启发式算法。用对称群描述UAV任务分配的搜索空间,基于右乘运算构造搜索邻域。仿真结果验证了群论禁忌搜索算法的有效性。     

多输出性能下的重要性测度指标及其求解方法

针对基于马氏距离的重要性测度存在的问题,提出了基于谱分解加权摩尔彭罗斯马氏距离的重要性测度指标,通过构造多输出协方差阵的广义逆矩阵以及谱分解的策略,有效解决了协方差阵求逆奇异情况以及由于未能充分考虑多输出之间的相互关系而导致的错误识别重要变量的问题,克服了基于马氏距离指标的局限性。数值算例与工程算例结果表明:所提重要性测度可以更加准确地获得输入变量对结构系统多输出性能随机取值特征贡献的排序,从而为可靠性设计提供充分的信息。     

区域联合作战装备保障任务分配模型

现代信息化战争是体系与体系的对抗,区域作战联合装备保障成为信息化条件下装备保障的主要方式,实施科学正确的装备保障指挥,进行保障任务分配对于提高保障效益具有非常重要的意义。通过区域作战装备保障任务的特点,依据区域保障要求建立了包括转场时间在内和不同作战方向上作战单元的重要程度不同的装备保障任务分配模型,保证了重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短和非重要方向上最晚完成保障任务的作战单元保障时间最短。最后,应用遗传算法给出了区域联合作战装备保障任务分配模型的求解方法和步骤,具有一定的科学性和实用性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

基于GSPN的舰载服务器系统可靠性建模及分析

提出一种基于广义随机Petri网(Generalized Stochastic Petri Net,GSPN)的舰载服务器系统可靠性分析方法。深入分析舰载服务器系统故障模式的基础上,建立冗余服务器子系统的GSPN模型和共享数据盘子系统的GSPN模型,进而综合得到舰载服务器系统的全局GSPN模型,有效模拟了舰载服务器系统的动态行为。仿真实验验证了所提方法的有效性,为舰载服务器系统的分析与设计提供理论参考。     

地面防空作战部署评估仿真系统设计与实现

地面防空作战部署方案评估是防空作战中非常关键的一环,优良的地面防空作战部署方案是达到合理使用兵力、充分发扬火力、有效抗击空中之敌的重要前提。分析了地面防空作战部署方案评价指标体系,设计了仿真系统功能结构,探讨了仿真系统关键技术,实现了地面防空作战部署方案评估仿真系统,为指战员提供作战辅助决策。     

优化多星协同观测的改进广义模式搜索算法

多星协同观测可以最大化卫星的整体效能,如何对多星进行部署是一个设计空间大、设计变量多的优化问题.对此,提出了基于Kriging模型的改进广义模式搜索算法.在算法的搜索步,通过代理模型最优和最大期望提高在当前网格内进行选点,避免选择的盲目性;在筛选步,利用代理模型预测筛选集中各点提高的比例并排序,减少不必要的仿真分析.最后,采用该算法对多星部署方案进行优化,通过对比发现,算法性能优于STK-Analyzer,证明了算法的可行性和有效性.