海底小目标数据库功能和运用方法研究

利用海底小目标数据库中的数据信息辅助探猎雷作战,可以摆脱传统探猎雷作战行动中的盲目性,优化反水雷作战流程,有效提高反水雷作战效率。如何科学构建数据库功能,合理设计数据存储、查询和调用的方式方法,以充分发挥各类探测数据的潜在作用,对辅助反水雷战术指挥决策具有重要意义。本文根据海底小目标对探猎雷作战的影响,提出目标位置比对、声纳图像比对、探测态势比对和数据统计分析是海底小目标数据库所应具备的主要功能,结合探猎雷过程中的典型作战环节,阐述了各项功能的基本运用方法和实现手段,指出数据的“量”“质”以及采集规范和维护管理制度,均是数据库建设的重要前提,并对建设数据库所应具备的保障条件进行了 说明。     

自适应采样数粒子滤波算法

基于统计决策规则提出自适应采样数粒子滤波算法,在定义综合性能风险函数的基础上,推导出粒子数与滤波误差方差之间的关系式,使得在跟踪过程中,可以根据目标的机动情况在线调节粒子数,以使跟踪性能达到最优。在Matlab仿真平台下进行了闪烁噪声下的机动目标跟踪实验,结果表明,自适应采样数粒子滤波算法是一种有效的机动目标跟踪方法,跟踪性能较基本粒子滤波算法提高了3.7倍。     

舰艇CGF搜潜过程马氏决策规划模型

舰艇搜索潜艇的过程可以近似地看作一种马尔可夫过程.研究了潜艇训练仿真系统中舰艇CGF(计算机生成兵力)搜索潜艇过程中的状态转移过程和随机搜索发现目标的概率模型,将舰艇CGF搜索潜艇的过程分为若干独立的阶段,建立了搜潜过程马氏决策规划模型,提出了在各种不同初始搜索状态下的舰艇搜索策略.仿真结果给出了舰艇CGF的最优搜索策略集合和发现概率,验证了马氏决策规划模型的有效性.     

警卫专业综合演练的原则

专业综合演练对专业教学来讲是一个全新的课题,需要进行多方面的探索和实践。从研究警卫专业综合演练的原则入手,提出了组织实施综合演练应当遵循的几个原则。目的在于恰当地把握和评估演练,使演练更好地为提高学员执勤和处突能力服务。     

基于改进单亲遗传算法的军事物流中心选址问题研究

为了有效求解军事物流中心选址问题,在单亲遗传算法加入模拟退火选择操作,与倒位算子和非均匀变异操作相结合,构建了退火单亲遗传算法。在选择操作中,采用三复本锦标选择的方式,确保了种群的多样性。计算结果表明该方法可有效求解选址问题,取得较一般遗传算法更优的结果,算法的搜索效率和收敛概率均得到大幅度提高。     

装备预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法

针对预防性维修的维修级别没有规范、统一的分析与确定方法的问题,研究了预防性维修的维修级别逻辑决策分析方法。明确了预防性维修的维修级别决策分析的对象是预防性维修工作类型,预防性维修主要有定时维修和状态维修,定时维修分为定时拆修和定时报废2种维修工作类型,状态维修分为状态信息检测、状态识别、状态预测、维修决策、故障诊断和维修实施等维修工作类型。根据维修间隔期、维修能力评估、其它非经济性因素以及经济性分析,分别建立了定时维修和状态维修的维修级别逻辑决策模型。     

基于理想解法的空中加油机驻地分配选择

一体化联合作战条件下,跨战区、跨军兵种实施空中加油将更加频繁,空中加油机驻地分配选择对空中加油任务的实施有重要影响。分析了影响空中加油机驻地分配选择的主要因素,以此确定决策指标,这是一个多指标综合评价问题。基于理想解法的原理和方法,构建了空中加油机驻地分配选择决策的数学模型。通过示例分析表明,该方法计算简单,较好地解决了空中加油机驻地分配选择问题,并可在此基础上做进一步研究,为实际应用中解决类似问题提供了一种新思路。     

模糊Petri网在装备保障指挥决策中的应用研究

针对装备保障指挥决策的非结构化特点,结合模糊Petri网的基本理论,建立了一类装备保障指挥决策的模糊Petri网模型(ZYFPN).给出了模型中模糊推理过程的形式化推理算法,算法考虑了推理过程中的众多约束条件,包括命题在规则中的权重、变迁触发的闲值、规则的可信度以及多结论规则等.以装备保障配置地域转移决策为例,描述了从决策问题分析到ZYFPN模型建立,以及基于矩阵运算的决策推理过程的相关问题.应用这一模型,可以提高基于规则的装备保障指挥辅助决策系统的设计、分析和维护效率.     

灰色局势决策理论在炮兵火力计划优选中的运用

为了解决炮兵火力计划选择的随意性和盲目性,提出了以灰色理论为基础,综合考虑炮兵火力计划的性质和拟制原则的优选方法;深入研究了局势决策在计划优选中的应用;最后举例说明了灰色局势决策理论在计划优选中的应用,进一步证明了其科学性和创新性,为优选决策提供了一种定量和定性相结合的新方法。     

Simultaneous determination of production and maintenance schedules using in‐line equipment condition and yield information

In many manufacturing environments, equipment condition has a significant impact on product quality, or yield. This paper presents a semi‐Markov decision process model of a single‐stage production system with multiple products and multiple maintenance actions. The model simultaneously determines maintenance and production schedules, accounting for the fact that equipment condition affects the yield of each product differently. It extends earlier work by allowing the expected time between decision epochs to vary by both action and machine state, by allowing multiple maintenance actions, and by treating the outcome of maintenance as less than certain. Sufficient conditions are developed that ensure the monotonicity of both the optimal production and maintenance actions. While the maintenance conditions closely resemble previously studied conditions for this type of problem, the production conditions represent a significant departure from earlier results. The simultaneous solution method is compared to an approach commonly used in industry, where the maintenance and production problems are treated independently. Solving more than one thousand test problems confirms that the combination of both features of the model—accounting for product differences and solving the problems simultaneously—has a significant impact on performance. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2008