模糊匈牙利算法在舰艇抢修人员指派问题中的研究

分析了舰艇在执行任务或作战等紧急情况下的抢修人员指派问题,并对此建立了多目标广义指派问题的数学模型。在任务数少于工作人数的情况下,采用虚拟“工作”和“人员”的方法,得到适合经典匈牙利算法的拓展效益矩阵,并对此矩阵采用匈牙利算法求得最优指派。     

广义S变换和阈值分割联合抗频谱扩展-压缩移频干扰

根据频谱扩展-压缩(spectrum spread and compression, SSC)移频干扰信号和回波信号时频分布特性的差异,提出一种基于广义S变换和Tsallis交叉熵阈值分割的干扰抑制方法。分析了SSC移频干扰的干扰原理和干扰信号经过解线调后的信号形式,并利用时频聚焦性较好的广义S变换获取接收信号经过解线调后的时频图像,根据时频图像对应的灰度图像,以Tsallis交叉熵最小化作为目标函数,求出灰度图像的最佳分割阈值,并根据分割阈值构建时频滤波器,实现干扰抑制。仿真结果表明:该方法对于SSC移频干扰产生的假目标具有较好的抑制效果,干扰抑制比可达30 dB以上。     

Dynamic policy for idling time preservation

This study aims to determine and evaluate dynamic idling policies where an agent can idle while some customers remain waiting. This type of policies can be employed in situations where the flow of urgent customers does not allow the agent to spend sufficient time on back-office tasks. We model the system as a single-agent exponential queue with abandonment. The objective is to minimize the system's congestion while ensuring a certain proportion of idling time for the agent. Using a Markov decision process approach, we prove that the optimal policy is a threshold policy according to which the agent should idle above (below) a certain threshold on the queue length if the congestion-related performance measure is concave (convex) with respect to the number of customers present. We subsequently obtain the stationary probabilities, performance measures, and idling time duration, expressed using complex integrals. We show how these integrals can be numerically computed and provide simpler expressions for fast-agent and heavy-traffic asymptotic cases. In practice, the most common way to regulate congestion is to control access to the service by rejecting some customers upon arrival. Our analysis reveals that idling policies allow high levels of idling probability that such rejection policies cannot reach. Furthermore, the greatest benefit of implementing an optimal idling policy occurs when the objective occupation rate is close to 50% in highly congested situations.     

螺线管磁场性能的优化

采用正反“单匝”线圈优化螺线管轴向磁场的均匀性和陡化端口磁场的下降沿。计算和实验研究表明,该方法明显改善磁场的均匀性和端口磁场的下降沿。     

公用齿轮变位系数的计算机辅助优化选取

本文分析了影响公用齿轮变位系数选取的因素,提出了变位系数选取的基本原则,建立了优化计算模型,编制了计算程序,对例题的计算表明,计算结果和效率优于查表法。     

战场抢修器材最优筹措

建立了一个根据携带抢修器材的能力限制,综合分配参战部队应准备的各种抢修器材使平均战场抢修时闻最短的最优化模型,为制定战时抢修器材筹措计划、抢修人员的培训计划提供依据。该模型的结果也可为评价装备的战斗恢复力提供参考依据。     

可靠度和费用约束下的加速老炼试验时间优化

为了提高产品实际使用可靠度,减少老炼试验和保修费用,基于效用函数研究了具有早期失效的产品在可靠度和费用约束下的加速老炼试验时间优化方法。考虑产品寿命分布参数的不确定性,利用自助法估计参数的先验分布,然后通过仿真方法获得实际使用可靠度和费用的联合效用函数。以联合效用函数值最大为优化目标建立加速老炼试验时间优化模型,得到最优的加速老炼试验时间。结合对数正态分布产品在温度应力下的加速老炼试验数值示例,阐述上述方法的应用,并对参数进行敏感性分析,结果表明提出的加速老炼试验方法不但能缩短产品的试验时间,还可以最大程度同时满足费用和可靠性的要求。     

基于输出饱和条件下磁浮列车悬浮控制参数优化

低速磁浮列车利用电磁吸力支撑车体,相比轮轨列车具有噪音小、转弯半径小、爬坡能力强等优点。研究控制器输出饱和条件下悬浮系统的稳定性问题,可以避免由于电网电压约束而可能出现的失稳现象,提高了系统运行的可靠性。基于磁浮列车单点悬浮模型,使用电流-位置双环设计方法设计得到可稳定悬浮的控制算法。由于磁浮列车悬浮控制器的输出饱和环节,进一步提出了一种基于搜索极大椭球的控制参数优化方法,在不改变控制算法设计的前提下实现了参数优化。通过仿真和试验均验证了优化后的控制效果,有效指导了实际系统的工程调试。     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。