Improved bounds for batch scheduling with nonidentical job sizes

Here, we revisit the bounded batch scheduling problem with nonidentical job sizes on single and parallel identical machines, with the objective of minimizing the makespan. For the single machine case, we present an algorithm which calls an online algorithm (chosen arbitrarily) for the one‐dimensional bin‐packing problem as a sub‐procedure, and prove that its worst‐case ratio is the same as the absolute performance ratio of . Hence, there exists an algorithm with worst‐case ratio , which is better than any known upper bound on this problem. For the parallel machines case, we prove that there does not exist any polynomial‐time algorithm with worst‐case ratio smaller than 2 unless P = NP, even if all jobs have unit processing time. Then we present an algorithm with worst‐case ratio arbitrarily close to 2. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 61: 351–358, 2014     

多机器人最大熵博弈协同定位算法

研究了多机器人观测到同一目标时的协同定位问题。建立了各个机器人相对观测一致程度的数学描述模型,进而提出用基于极大熵准则的最大熵博弈获取使相对观测一致程度最优的协同定位方式。针对博弈结果的多样性,相应地改变观测方程的雅克比矩阵,推导了可适应多机器人各种博弈结果的扩展Kalman滤波协同定位算法。仿真实验表明,方法可实现机器人团队在协同定位时有选择、更高效地共享相互间的观测信息;在保证协同定位精度提高的同时有效地消除了多机器人相对观测信息间的冲突。     

基于改进遗传算法的天基光学监视平台轨道优化

针对地球遮挡、地影、太阳光干扰、月光干扰、空间目标相对观测平台的角速度等约束对空间目标可见性的影响问题,基于已编目空间目标双行轨道根数,研究以太阳同步晨昏圆轨道作为观测平台轨道,采用改进多变异位自适应遗传算法对单星观测平台轨道进行优化设计。仿真结果表明,改进的多变异位自适应遗传算法有效地解决了多变异位自适应遗传算法不能保证收敛到所有种群中最优个体的问题,且随机抽取10%左右的目标样本可以达到与采用所有目标相当的性能,计算效率提高约一个量级。     

单频信号二维合成孔径成像算法

传统合成孔径雷达采用大带宽信号实现距离向分辨,采用一维合成孔径实现方位分辨,得到二维图像。在某些近场成像场合,成像分辨率要求很高,依靠信号带宽很难达到要求。提出了一种二维合成孔径成像系统,利用二维合成孔径实现二维分辨,分辨率取决于合成孔径长度,不受信号带宽的约束,可以实现超高分辨率。信号采用简单的单频信号,可使系统大大简化。详细推导了单频信号的二维合成孔径成像算法。仿真结果表明,单频信号二维合成孔径是一种有效的高分辨率成像技术。     

弹药自动装填机器人免疫遗传模糊神经滑模控制

提出了一种基于改进免疫遗传算法的弹药自动装填机器人自适应模糊神经滑模控制器(IIGAAFNSMC)。用径向基神经网络来近似等效滑模控制中的不确定参数,通过自适应免疫遗传算法在线调整径向基神经网络非线性隐含层的结构和参数。利用最小二乘法计算线性输出层的权值,自适应模糊系统调节滑模控制的增益,减小了网络逼近误差和外部干扰并消除了传统滑模控制中的抖振问题。仿真结果表明,该方法比传统的神经网络滑模控制器具有更高的逼近精度和速度。     

基于遗传算法的雷达管控问题

通过对雷达组网系统责任区保障问题的深入研究,以完成对责任区的保障任务为目的,使责任区各个高度层均满足一定联合探测概率和雷达覆盖系数为约束条件,以雷达网整体工作代价最小为目标函数,构建了有干扰情形对雷达的管理和控制(以下简称雷达管控)数学模型。运用改进的遗传算法对雷达管控模型进行求解,通过设定保护概率保存了最优个体的遗传性,通过合理的算法参数设置改善了算法的性能。仿真算例和实际应用结果表明,雷达管控达标率由管控前的36.54%上升到63.46%,达到100%,雷达管控结果符合管控要求,且雷达开机数量较少,采取的抗干扰措施合理,验证了模型和方法的有效性。     

某型铜材料动态力学性能的数值模拟研究

采用一种高效的应力更新算法,运用Fortran语言编写Johnson—Cook本构模型的Vuamt子程序,模拟材料在高速冲击工况下的动态力学性能,研究塑性大应变、高应变率以及温度软化作用对材料力学性能的影响。     

基于遗传算法与最大最小原理的故障模式特征选择

在诸如液体火箭发动机等复杂动力学系统的故障诊断中，监控参数组的优选问题一直受到工程技术人员的高度重视。本文提出了综合样本矢量方向离散度概念，以此作为故障特征参数的优选准则；然后利用经过改进的遗传算法，对某液体火箭发动机常见故障的诊断进行了特征参数组的优选。在改进的遗传算法中，采用了非常简洁而高效的染色体编码，针对特征优选的组合优化类问题专门设计了一种特殊的基因迁移算子，并引进了父本个体适应值的动态调整技术与共享函数。数值实验结果表明，该算法具有理想的效果。     

机载测角三维无源定位的建模与算法分析

在机载测角三维无源定位应用中 ,采用载机NED (North_East_Down)坐标系作为状态坐标系、选在此坐标系中的目标位置坐标作为状态变量建立状态方程 ,采用测量系统天线坐标系为测量坐标系建立测量方程 ,两个坐标系以载机姿态角相关联。本文在此坐标框架下 ,通过对三个定位模型和四个定位算法的分析和仿真比较 ,确定了更适合于机载测角三维无源定位应用的模型和算法。     

一种改进的BP算法

ＢＰ算法是目前应用极为广泛的神经网络算法,但它也存在一些不足。文中提出了采用共轭梯度法及黄金分割相结合的改进ＢＰ算法（ＭＢＰ）,自适应调整学习率,提高了运算速度,减少了迭代次数。最后将标准ＢＰ算法和ＭＢＰ算法进行了比较,仿其结果表明：ＭＢＰ算法的学习次数和收敛速度得到极大改善。