我国新能源战略之消防安全问题研究

新能源战略的实施是我国能源战略调整的重要内容,也是经济可持续发展的重要保证。研究了氢能、燃料电池、"可燃冰"、洁净煤等新能源在开发、生产、储运和使用过程中存在的消防安全问题,并提出了相应的消防安全对策,为确保国家能源战略调整的顺利实施提供技术支持。     

学员队干部年轻化存在的问题及对策

近年来,军队院校学员队干部越来越呈现出年轻化的趋势,如何发挥其优势,做到与中年队干部优化配置,是一个值得分析、研究的课题。在调查、研究的基础上,分析了学员队干部年轻化存在的问题,提出了综合考察、优化配置等对策。     

一种基于模拟退火算法的雷达杂波仿真方法

分析了目前常用的杂波建模方法,阐述了最大熵分布的重要作用,提出了一种杂波幅度的统计建模方法,通过提取实测杂波数据的中心矩来对杂波幅度的随机特性进行描述,并通过模拟退火算法对杂波数据进行仿真。最后利用McMaster大学IPIX雷达的一组实测海杂波数据对算法进行了验证,结果表明,仿真数据与实测数据的最大熵分布具有很高的拟合程度。     

指派问题的降阶优化算法

指派问题是运筹学中特殊线性规划中的一类问题。在现实生活中,指派问题非常普遍,常常可以见到各种各样的指派问题。通过对指派问题的数学模型进行分析,提出了与以往方法不同的求解指派问题的一种新的思路,通过对几个定理的研究,给出了一种新的求解方法——降阶优化算法。对求解指派问题提供了一种新的途径,在运筹学等领域有着较好的应用前景。     

基于MATLAB/GUI的MIMO通信仿真软件设计与实现

为满足采用不同调制方式和空时编码类型的MIMO(Multiple Input Multiple Output)通信的性能分析需求,在深入研究MIMO通信机理和空时编译码机理基础上,基于MATLAB/GUI软件环境进行MIMO通信仿真软件设计,实现了对不同参数条件下MIMO通信系统性能分析的可视化、可交互性。仿真结果表明DBLAST(Diagonal Bell-Labs Layered Space-Time)在4FSK(Frequency Shift Keying)和QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)调制方式下性能较优,利用设计的仿真软件可对MIMO通信的参数优化配置提供指导。     

高速行进坦克身管速度对射击精度影响

坦克在高速行进时,由于路面谱等外部激励的影响,车体姿态和运动状态都会发生变化。由于车体的振动和随动系统的控制误差等,致使坦克火炮在射击时身管前端存在一定的速度扰动。原有解命中问题的条件中未考虑这一速度扰动的影响,使得坦克在高速行进条件下的目标提前点预测产生误差。通过建立外弹道模型,较准确地仿真分析了这一误差的大小和对射击精度的影响。     

基于委托模式的多分辨率联合仿真

多分辨率联合仿真是实现多层次、多视角仿真的有效方法之一。现有多分辨率联合仿真模式存在一致性偏差和仿真剧情割裂问题,从而影响仿真的有效性。为此,提出基于委托模式的多分辨率联合仿真思路,该模式下能够较好地避免仿真剧情割裂问题,同时降低一致性问题的解决难度。通过实例验证,该方法较好地适用于大规模作战和局部作战行动的多分辨率联合仿真。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。     

理想格上高效公钥加密方案

目前现存的R—LWE公钥加密方案,普遍存在公钥尺寸大、密文扩展率高的缺陷。给出一种高效的理想格上公钥加密方案,在多用户环境中,借助一个基于广义背包难题的可抵抗碰撞的哈希函数构造用户的公私钥对,缩短了公钥长度;通过增加整个密文中携带消息密文的份额,有效降低了加密每比特明文的平均开销。在安全性方面,由公钥恢复私钥的困难性可以归约到理想格中SVP问题,对密文的攻击相当于求解判定性R—LWE问题。因此,方案能够达到CPA安全性。     

Capacity expansion and cost efficiency improvement in the warehouse problem

The warehouse problem with deterministic production cost, selling prices, and demand was introduced in the 1950s and there is a renewed interest recently due to its applications in energy storage and arbitrage. In this paper, we consider two extensions of the warehouse problem and develop efficient computational algorithms for finding their optimal solutions. First, we consider a model where the firm can invest in capacity expansion projects for the warehouse while simultaneously making production and sales decisions in each period. We show that this problem can be solved with a computational complexity that is linear in the product of the length of the planning horizon and the number of capacity expansion projects. We then consider a problem in which the firm can invest to improve production cost efficiency while simultaneously making production and sales decisions in each period. The resulting optimization problem is non‐convex with integer decision variables. We show that, under some mild conditions on the cost data, the problem can be solved in linear computational time. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 367–373, 2016