基于时间切片的通信计划合规性评估模型

针对体系作战背景下通信计划规划任务多线性和关系复杂的问题,提出了一种通信计划合规性评估模型。该模型通过构建计划时间切片,描述了多个通信保障任务主线在各阶段的全局关系视图,并定义了通信链路连接矩阵、电磁频谱三级规划和指控系统命名类量化,描述了通信计划的基本内容,同时定义了3类评估规则和3种评估运算法则,形成了完整的合规性评估体系。最后,通过实例分析验证了模型有效性,结果表明,评估模型能够较好地区分不同信息需求下的通信计划合理程度。     

改进蚁群算法在DSR路由协议中的应用

针对移动Ad hoc网络节点移动频繁和单路径DSR路由协议不能均衡负载、网络健壮性低以及蚁群算法存在局部查询最优的问题,提出一种改进的蚁群算法,并把改进的蚁群算法应用到单路径路由协议DSR,设计出基于蚁群算法的多路径路由协议IDSR,通过仿真实验,从影响Ad hoc网络路由协议性能优劣的3个主要指标来比较IDSR、DSR路由协议和SMR路由协议的性能,实验结果表明,虽然改进协议IDSR路由开销比DSR、SMR稍有增加,但分组的投递率和平均端到端延时性能都有明显提高。     

模糊合成算子在作战方案综合评估的应用研究

在分布式交互仿真中,根据仿真结果对作战方案进行综合评估,运用模糊综合评判的方法进行评判,并着重对合成算子的选择进行分析,确定乘与有界算子M(·, )为比较适合对作战方案评估的算子.     

Optimal path finding in direction,location, and time dependent environments

This article examines optimal path finding problems where cost function and constraints are direction, location, and time dependent. Recent advancements in sensor and data‐processing technology facilitate the collection of detailed real‐time information about the environment surrounding a ground vehicle, an airplane, or a naval vessel. We present a navigation model that makes use of such information. We relax a number of assumptions from existing literature on path‐finding problems and create an accurate, yet tractable, model suitable for implementation for a large class of problems. We present a dynamic programming model which integrates our earlier results for direction‐dependent, time and space homogeneous environment, and consequently, improves its accuracy, efficiency, and run‐time. The proposed path finding model also addresses limited information about the surrounding environment, control‐feasibility of the considered paths, such as sharpest feasible turns a vehicle can make, and computational demands of a time‐dependent environment. To demonstrate the applicability and performance of our path‐finding algorithm, computational experiments for a short‐range ship routing in dynamic wave‐field problem are presented. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

一种面向节点定位的移动信标动态路径规划方法

针对基于移动信标的传感器节点定位问题,提出一种基于在线决策的移动信标动态路径规划方法.针对以往算法大都只适用于节点均匀分布的局限,该方法用移动信标不断获取两跳范围内的未定位节点数目,并向最大覆盖未定位节点方向移动,不需要网络先验信息,即可实现路径的优化.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法无需网络的先验信息,在移动路径长度上具有明显优越性,减少了信标的能量消耗,更适用于户外部署的大规模传感器网络.     

战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。     

改进Dijkstra算法在大型城市轨道交通网计价系统中的应用

随着城市地铁建设的迅猛发展,国内众多城市地铁线路均已实现网络化运营。考虑到地铁票价制定的公益性,目前国内大部分城市均以最短路径或最少车站的方式计算线网两车站间的票价。以传统的Dijkstra算法为基准,对传统的Dijkstra算法进行改进,分别采用传统Dijkstra算法和改进Dijkstra算法对长沙地铁1～5号线线网最短距离行走路线进行测算。结果表明,改进后的Dijkstra算法不仅有效地提高了算法的时效性,克服了传统算法时间冗长的缺陷,在一定程度上消除了线路之间累积的误差且提高了线网的可延展性。