认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

iSIGHT在多目标优化问题中的应用研究

在工程实际中,随着设计要求的日益提高,单一的设计目标已经不能满足设计者的要求。于是多目标设计优化问题在设计领域越来越占据主导地位。目前多目标优化设计方法种类繁多,各有优劣,重点介绍优化设计框架iSIGHT,并就iSIGHT在解决鱼雷壳体结构设计中的多目标优化设计问题中的应用情况进行研究,讨论iSIGHT在解决多目标优化问题中的可行性。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。     

装备维修保障程度计算方法分析

分析了传统的维修保障程度计算方法的弊端,并针对我军装备保障力量的实际,采取多余舍去与能力加权相结合的方法,对传统计算方法进行了调整优化。改进后的计算方法符合实际,并对其它保障程度分析具有借鉴意义。     

基于探索性计算实验的信息化武器装备体系优化方法

针对信息化武器装备体系复杂系统的结构优化问题,以综合集成思想和复杂自适应系统理论为指导,提出探索性计算实验优化方法和面向探索性计算实验的SABI(System of system,Agent,Behavior,Interaction)建模方法。在分析武器装备体系结构优化目标的基础上,依据武器装备体系探索性计算实验自顶向下的探索分析和自底向上的综合集成分析的要求,给出了武器装备体系结构探索性计算实验优化分析逻辑框架和基于多Agent的武器装备体系探索性计算实验优化分析模型。     

系统评估效度分析的定量化方法

系统评估效度的定量化分析是评估后检验的有效方法,对于判断评估方法的相容性、评估结果的合理性具有重要意义。研究了等级相关系数法、兼容度优化法、肯德尔和谐系数法和模糊聚类法等4种效度分析方法的原理和步骤,分析了各种效度分析方法的优缺点,并通过实例验证了4种方法分析结果的一致性。     

直杆塑性动力屈曲的能量准则和特征参数解

提出弹塑性应力波作用下直杆动力屈曲的定量求解方法,将临界应力和惯性指数作为一对特征参数求解.由相平衡邻位形准则得出屈曲控制方程和边界条件,由所导出的能量转换和守恒准则得出压缩波阵面上的附加约束方程,由此得出了问题的完备定解条件,从而提出了求解直杆塑性动力屈曲的特征参数方法.     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

多核数字信号处理卷积算法并行优化

针对国防科技大学自主研发的异构多核数字信号处理(digital signal processing, DSP)芯片的特征以及卷积算法自身特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能多核并行卷积实现方案。针对1×1卷积提出了特征图级多核并行方案;针对卷积核大于1的卷积提出了窗口级多核并行优化设计,同时提出了逐元素向量化计算的核内并行优化实现。实验结果表明,所提并行优化方法实现单核计算效率最高能达到64.95%,在带宽受限情况下,多核并行扩展效率可达到48.36%～88.52%,在典型网络ResNet50上的执行性能与E5-2640 CPU相比,获得了5.39倍性能加速。