预防性维修工作组合优化

针对单部件的维修间隔期无法反映系统的维修最佳间隔期这一问题,对装备各部件在各修理级别上的预防性维修任务组合情况进行探索。通过建立费用模型、可用度和风险模型作为决策模型,用以组合某一修理级别各部件的维修工作,得出系统预防性维修间隔期,并结合部队实际优化从系统的角度优化等级维修中的维修工作间隔期,为确定大中小修工作提供科学、合理的理论指导。该算法在区分各修理级别的维修能力的基础上,能较好地对各修理级别的维修工作组合情况进行了优化,实例验证了模型的实用性和有效性。     

Demand forecasting by temporal aggregation

Demand forecasting performance is subject to the uncertainty underlying the time series an organization is dealing with. There are many approaches that may be used to reduce uncertainty and thus to improve forecasting performance. One intuitively appealing such approach is to aggregate demand in lower‐frequency “time buckets.” The approach under concern is termed to as temporal aggregation, and in this article, we investigate its impact on forecasting performance. We assume that the nonaggregated demand follows either a moving average process of order one or a first‐order autoregressive process and a single exponential smoothing (SES) procedure is used to forecast demand. These demand processes are often encountered in practice and SES is one of the standard estimators used in industry. Theoretical mean‐squared error expressions are derived for the aggregated and nonaggregated demand to contrast the relevant forecasting performances. The theoretical analysis is supported by an extensive numerical investigation and experimentation with an empirical dataset. The results indicate that performance improvements achieved through the aggregation approach are a function of the aggregation level, the smoothing constant, and the process parameters. Valuable insights are offered to practitioners and the article closes with an agenda for further research in this area. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 479–498, 2013     

GPS接收信号中线性扫频干扰的抑制

研究了阵列接收的GPS接收信号中线性扫频(LFM)干扰的抑制问题。LFM信号瞬时频率的估计是抑制干扰的关键,而要准确估计信号瞬时频率,必须抑制接收信号时频分布中交叉项干扰。本文对接收信号矢量进行白化,得到信号矢量白化后的空时频分布(STFD)矩阵。文中推出一个与传统方法获得的判决变量不同的判决变量,用该判决变量可以更加清晰地选出LFM信号在时频分布中的自项。根据时频脊点的分布估计LFM信号频率参数以及信号瞬时频率,之后即可根据瞬时频率构建陷波器滤除干扰。仿真表明该方法能够将受交叉项严重干扰的接收信号时频分布映射为清晰的接收信号自项的时频分布,在数据快拍数满足一定要求时可以很好地抑制掉LFM干扰。     

战时装备维修保障资源优化模型

维修资源在抢修过程中的分配决定了抢修活动的平均处理时间和等待时间,针对抢修实施时维修资源的分配,研究资源的优化配置使抢修时间最小的问题.在抢修过程中使抢修时间最小的目标和约束条件下,提出了资源配置优化的排队模型,并结合遗传算法给出了求解最优配置模型的方法,通过实例分析说明了模型和方法的应用情况.资源配置优化模型和算法已成功应用于集群装备保障决策系统的开发.     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。     

基于马氏过程的电子对抗装备伺服驱动器可用度分析

针对电子对抗装备天线伺服系统驱动器可用度评估问题,考虑其具有优先使用权冷贮备冗余设计的特点,运用马尔可夫过程分析的方法,研究修理工人数不同情况下伺服驱动器稳态可用度和瞬时可用度,建立相应的数学模型,最后进行实例验证,绘出不同维修策略下系统瞬时可用度随时间变化的曲线.     

VLMC控制流软件可靠性度量方法

针对现有软件可靠性模型普遍不适用于实际软件的问题,分析了软件内部模块间控制转移机理,通过分离入口模块,提取一阶控制转移概率矩阵;弱化内部模块与出口模块间差异,重构二阶以上转移概率矩阵,在改进Cheung模型的基础上建立一个更符合软件实际的可靠性度量模型。针对变阶依赖（ VLMC）控制转移导致的可靠性度量难问题,通过对导致复杂依赖的多入多出模块进行节点扩展,将VLMC控制流转化为Markov链,利用所建立的软件可靠性模型对VLMC控制流软件进行可靠性度量。研究利用演绎推理对所建立模型进行了正确性形式化证明。最后给出了方法的实例验证。     

LCDP SO算法在协同空战攻击决策中的运用?

为了探索提高协同空战攻击决策算法性能的途径,将多子群粒子群优化理论用于求解协同空战攻击决策,利用生命周期粒子群模型（ LCPSO）,提出了一种生命周期离散粒子群（ LCDPSO）协同空战攻击决策算法。基于典型空战想定背景,仿真验证了算法的有效性。通过统计实验的方法,分析比较了LCDPSO协同空战攻击决策算法与多种智能决策算法的准确性、可靠性和快速性,研究结果证明LCDPSO协同空战攻击决策算法优良的综合性能。     

多武器系统的火力分配模型

目前对于单一兵器火力分配问题的解决方法比较成熟,然而由于在现代防空作战中,经常是多种类型的兵器联合进行防空,故需要对多种不同类型的兵器的火力分配问题进行探讨。这里针对多种不同类型的兵器毁伤多个目标的问题,建立了数学模型,进行了深入的探讨。按照模型的特殊性,定义了映射、邻域和连通的概念;同时针对模型,将遗传模拟退火算法进行了一定的修改,并利用此算法对模型进行了最优化求解。最后,实例的计算结果表明该算法对于模型的求解具有较好的收敛性。     

运用模糊数学结合层次分析法对后勤管理决策进行定量分析

后勤管理决策的科学性、可靠性直接关系到后勤管理效果的好坏。由于后勤管理决策受决策人员个人经验和主观倾向影响较大,因此,为使后勤管理决策更加科学、可靠,根据决策评定的满意准则,运用模糊原理确定决策人员对后勤管理满意程度的隶属度,结合层次分析法确定各因素之间的相对权值,对后勤管理决策方案的满意程度进行定量计算,得出决策方案整体评价指标,辅助后勤管理人员进行后勤管理决策,从而使后勤管理决策更加科学、客观、可靠,提高后勤管理效益。