小样本采样数据的预处理

一般情况下数据处理大多采用数理统计方法,该方法对于数据较少情况下处理和判别粗大误差不适用。提出了运用线性均方估计法和熵值判别法来处理和判别粗大误差,线性均方估计消除粗大误差是一种采用软化的方法处理粗大误差;熵值判别法是根据熵的上界对应最大的不确定度,利用所得数据的熵信息量判别数据是否含有粗大误差。这两种方法经过多个实例计算,结果表明,它们在处理小样本采样数据时更有效。     

具有亮点和方位延展特征的线列阵声诱饵研究

分析了几种目标尺度识别方法的机理,针对其特性和传统声诱饵的不足,研究了一种基于潜艇亮点模型的线列阵声诱饵,并对其参数进行了选取.仿真结果表明,该声诱饵对基于目标尺度识别的鱼雷具有干扰能力.     

数字化部队战斗力优化组合模型

数字化部队在战场上的出现,是信息战争产生的重要标志之一.随着信息技术的兴起,一些西方国家组建了数字化部队并加深了对其编成和结构理论的研究.首先介绍了模块理论,通过对数字化部队战斗力原理的分析,讨论了数字化部(分)队战斗力构成要素.在此基础上,使用线性规划理论试探性的构建出数字化部(分)队战斗力模块组合模型,并对模型的不同组合方式进行了论证和分析,得出数字化部(分)队战斗力模块的一种优化组合.最后展望了本课题下一步工作的研究重点.     

最优线性分派模型的水面舰艇破交方案优选

水面舰艇破交方案是由指挥机关根据辅助指挥决策系统提供的敌情判断和应采取的对策拟制形成的,由于问题本身的复杂性,在进行方案优选时,其模糊性、不确定性较强.在综合分析了水面舰艇破交方案指标的基础上,考虑到了"成本型"和"效益型"指标间的不可公度性及矛盾性.对待选方案按其对正理想解和负理想解的贴近度进行排序,求出各方案的排序频数,将其转化为最优线性分派模型进行优化,从而使所有方案得到总体最优排序.     

基于Kalman预测的自适应线性化信号的生成方法

自旋弹体的姿态通常采用单通道控制方法进行控制。该方法中采用线性化信号对控制信号进行调制,而线性化信号采用固定频率随机相位的信号发生器产生,这就会对弹体控制产生不良的影响。提出了一种基于Kalman预测的自适应线性化信号的实现方法。该方法通过弹旋频率测定、频率的Kalman预测和信号发生器实现了线性化信号对弹旋信号的同步、自适应倍频、定步长、定幅度的信号发生功能。仿真实验证明了方的正确性,为更加合理的控制自旋导弹的姿态提供了一种有效的方法。     

基于信息熵的炮兵射击目标选优分析

针对炮兵射击目标选择的特点,运用信息熵权重和层次分析方法,建立射击目标选择的数学模型,得到炮兵射击目标的合理排序。最后得出利用信息熵和层次分析法对射击目标进行选择,比单纯运用层次分析法收敛速度快,又利于计算机软件实现,为炮兵作战指挥自动化系统辅助决策提供了一种新的方法。     

Optimizing barge utilization in hinterland container transportation

In hinterland container transportation the use of barges is getting more and more important. We propose a real‐life operational planning problem model from an inland terminal operating company, in which the number of containers shipped per barge is maximized and the number of terminals visited per barge is minimized. This problem is solved with an integer linear program (ILP), yielding strong cost reductions, about 20%, compared to the method used currently in practice. Besides, we develop a heuristic that solves the ILP in two stages. First, it decides for each barge which terminals to visit and second it assigns containers to the barges. This heuristic produces almost always optimal solutions and otherwise near‐optimal solutions. Moreover, the heuristic runs much faster than the ILP, especially for large‐sized instances.     

Mathematical formulation and heuristic algorithm for the block relocation and loading problem

This study considers the block relocation and loading problem in container terminals. The optimal loading sequence and relocation location are simultaneously decided on the basis of the desired ship‐bay and initial yard space configuration. An integer linear programming model is developed to minimize the number of relocations in the yard space on the basis of no shifts in the ship bay. The accuracy of the model is tested on small‐scale scenarios by using CPLEX. Considering the problem size in the real world, we present a rule‐based heuristic method that is combined with a mathematical model for the removal, loading, and relocation operations. The influence of rules on algorithm performance is also analyzed, and the heuristic algorithm is compared with different types of algorithms in the literature. The extensive numerical experiments show the efficiency of the proposed heuristic algorithm.     

基于预定作业周期的航母作战部署调度研究

为科学筹划航母作战部署调度,优化航母作战兵力的运用,对航母作战部署调度问题进行建模研究。介绍航母预定作业周期,重点阐述航母综合训练期、维修保障期和人员/作战节奏等相关内容;在此基础上,分析航母作战部署调度的约束条件,在满足对作战区域有效时间覆盖条件下,以最小化航母作战兵力数量为目标函数,构建航母作战部署调度优化模型,并通过实例进行验证。结果表明,该模型是有效、实用的,可为科学决策航母作战部署调度提供依据和方法。     

求解武器目标分配问题的改进粒子群算法

在建立多种类型武器目标分配模型的基础上,提出了一种求解该模型的改进粒子群算法。首先,定义粒子聚焦距离变化率,使惯性权重依据聚焦距离变化率自适应调整;其次,采用速度最大值线性递减的策略平衡算法收敛精度与全局寻优能力之间的矛盾;最后,粒子替换策略使算法改善了因自适应惯性权重的引入而造成收敛速度变慢的问题。仿真结果表明,提出模型和算法合理有效,算法收敛快,适合求解各种种群规模的武器目标分配问题。