应用离散粒子群-郭涛算法分配多无人机协同任务

针对以往考虑时间窗约束的多无人机协同任务分配问题模型不能反映在有效时间窗内,任务执行时间对任务收益的影响及求解算法效率较低的问题。建立了将任务收益和任务执行时间直接联系起来的任务分配模型和可行解到粒子整数编码方式的映射,设计了混合离散粒子群-郭涛算法的组合优化问题求解策略。借助粒子群算法利用粒子自身信息和种群有用信息指导种群进化的本质特点,优化郭涛算法的适应性序列倒置操作;设计了可变的学习选择概率来选择个体的学习粒子,改进了序列倒置算子。仿真实验验证了该方法处理复杂任务分配问题的有效性。     

基于混料设计的快硬土壤固化材料配方优化

为探索普通硅酸盐水泥(P·O)、熟石灰(HL)、硅灰(SF)三元混料系统对固化土无侧限抗压强度的影响,综合极端顶点设计和均匀设计思想建立混料回归模型,得出了响应面图形,确定了三元混料系统的最佳配方。在该配方下,固化土7d实际抗压强度可以达到4.75MPa。通过交互作用分析揭示了混料因子间的作用规律:P·O与HL交互作用对固化土7d无侧限抗压强度影响极其显著,P·O与SF交互作用对固化土7d无侧限抗压强度影响显著。对比试验表明,该混料设计方案对提高固化土7d无侧限抗压强度有显著效果,对土壤固化剂配合比优化设计和固化土无侧限抗压强度预测具有指导意义。     

Screening multi-dimensional heterogeneous populations for infectious diseases under scarce testing resources,with application to COVID-19

Testing provides essential information for managing infectious disease outbreaks, such as the COVID-19 pandemic. When testing resources are scarce, an important managerial decision is who to test. This decision is compounded by the fact that potential testing subjects are heterogeneous in multiple dimensions that are important to consider, including their likelihood of being disease-positive, and how much potential harm would be averted through testing and the subsequent interventions. To increase testing coverage, pooled testing can be utilized, but this comes at a cost of increased false-negatives when the test is imperfect. Then, the decision problem is to partition the heterogeneous testing population into three mutually exclusive sets: those to be individually tested, those to be pool tested, and those not to be tested. Additionally, the subjects to be pool tested must be further partitioned into testing pools, potentially containing different numbers of subjects. The objectives include the minimization of harm (through detection and mitigation) or maximization of testing coverage. We develop data-driven optimization models and algorithms to design pooled testing strategies, and show, via a COVID-19 contact tracing case study, that the proposed testing strategies can substantially outperform the current practice used for COVID-19 contact tracing (individually testing those contacts with symptoms). Our results demonstrate the substantial benefits of optimizing the testing design, while considering the multiple dimensions of population heterogeneity and the limited testing capacity.     

院校体制编制调整中的资源优化配置

面对武警新一轮院校体制编制调整,如何优化资源配置,有效规避各种风险,是当前院校需要重点解决的课题。通过调查研究,总结分析了人、财、物等院校资源在体制编制调整中面临的风险,有针对性地提出了人力、财力和物力资源优化配置及规避风险的途径、方法和措施。对于提高资源使用效益,促进院校体制编制调整顺利推进,具有积极的指导和借鉴意义。     

被动全向声纳浮标跟踪潜艇的优化布放方法

反潜飞机利用被动全向声纳浮标可以隐蔽地跟踪潜艇,但浮标消耗量大。在满足定位精度的条件下,如何优化布放浮标以便有效增加跟踪时间是一个亟待解决的问题。首先分析了浮标探测性能和浮标群相对位置对定位精度的影响,得到浮标布放的五种基本原则;然后结合水下目标跟踪技术提出了两种用被动全向声纳浮标跟踪潜艇的优化布放方法:一种是利用遗传算法来优化每一枚浮标的布放位置,另一种是将一批次投放2-4枚浮标的多维优化问题简单转换成一维优化问题来确定浮标的布放位置。最后仿真计算了这两种方法的跟踪性能及浮标消耗量。仿真结果表明,两种优化布放方法均能满足跟踪要求,前者的浮标消耗量比后者略少,但后者的投放批次少很多,有利于减少人员的工作量。     

基于NSGA-II和多属性决策的防空火力分配

为了解决防空火力分配问题,首先运用NSGA-II算法求出Pareto最优解集,然后运用多属性决策方法对Pareto最优解集中的解进行综合评估,并从中找出一个最优解。用区间数定性描述各属性,建立了防空火力分配的三目标优化模型。描述了NSGA-II算法和多属性决策方法的运算步骤。在仿真算例中,得到了一个最佳防空火力分配方案,说明该方法对于防空火力分配问题有良好的应用价值。     

云计算安全协议设计

分析了目前云计算服务中存在的应用风险和安全隐患,并将其抽象为两方面的问题,即安全边界问题和用户服务资源映射问题。为了解决这两个方面的问题,根据云计算系统的实际需求,给出云计算服务的一种普适性的定义;在此定义基础上,提出了云计算服务的安全框架,并设计了云计算服务各层协议集合。在这个框架和协议集合下,分析了保证云计算服务正常执行所需的四方面要素,以及将诸要素较好地整合在一起的方法。     

带运力限制及单边时变约束下多出发机场航空战略投送兵力分配模型研究

利用民航力量由多个机场向一个目标机场实施航空战略投送时,由于各民航机场都具有运力限制约束,不可能无限制地快速投送兵力,因此,考虑了在多个出发机场存在运力限制约束的情况下,构建了"投送时间最短,动员机场最少"多目标决策模型,并给出了优化算法和算例.     

基于随机漫游模型的协同搜索力最优分配方法

针对多平台协同搜索的最优搜索问题,以多无人机区域搜索任务为背景,将搜索论和随机规划引入到编队协同搜索中,建立了环境模型、无人机模型、传感器模型;为了解决目标丢失后的“应召”搜索问题,建立了目标的随机漫游模型;通过对搜索力最优分配问题的分析,认为其实质为一类线性规划问题,提出了一种基于递归原理的解算方法;最后,通过仿真计算,证明了该随机漫游模型的合理性,并验证了所提算法的有效性。     

翼伞精确空投系统归航轨迹规划与控制?

翼伞归航轨迹规划与控制问题是翼伞系统在一定初始状态下,利用自身可操作性,完成从初始位置到目标位置的转移问题。针对翼伞空投系统不同归航要求,规划出满足精度要求为圆径概率误差（ CEP ）小于40m的归航轨迹并经过一定量的控制完成翼伞空投系统精确空投任务。首先建立翼伞系统状态空间六自由度模型,并在此基础上提出系统简化稳态模型,通过最优控制方法,规划出满足空投要求的最优归航轨迹后对翼伞进行不断控制直至目标点。最后通过Matlab仿真试验,绘出翼伞系统归航轨迹图与控制变化图。