武警部队远程教育培训探讨

针对武警部队集中学习相对困难的情况,对当前远程教育培训模式进行了探讨,分析了远程教育中的资源建设问题,并以《汽车构造》课程为例进行了网络课程的开发,为武警部队培养高素质的现代官兵队伍提供有益参考。     

分组坐标轮换法与机械优化设计

minimax 问题是工程优化设计中普遍存在的问题。本文首次采用分组坐标轮换法求解该问题,通过分析获得了该算法收敛的充分条件(如果收敛,还可计算最大轮换次数)。一些数值计算验证了文中的结论,本文还把该算法用于四连杆实现函数机构的优化设计.     

Using stochastic programming to solve an outpatient appointment scheduling problem with random service and arrival times

We study a stochastic outpatient appointment scheduling problem (SOASP) in which we need to design a schedule and an adaptive rescheduling (i.e., resequencing or declining) policy for a set of patients. Each patient has a known type and associated probability distributions of random service duration and random arrival time. Finding a provably optimal solution to this problem requires solving a multistage stochastic mixed‐integer program (MSMIP) with a schedule optimization problem solved at each stage, determining the optimal rescheduling policy over the various random service durations and arrival times. In recognition that this MSMIP is intractable, we first consider a two‐stage model (TSM) that relaxes the nonanticipativity constraints of MSMIP and so yields a lower bound. Second, we derive a set of valid inequalities to strengthen and improve the solvability of the TSM formulation. Third, we obtain an upper bound for the MSMIP by solving the TSM under the feasible (and easily implementable) appointment order (AO) policy, which requires that patients are served in the order of their scheduled appointments, independent of their actual arrival times. Fourth, we propose a Monte Carlo approach to evaluate the relative gap between the MSMIP upper and lower bounds. Finally, in a series of numerical experiments, we show that these two bounds are very close in a wide range of SOASP instances, demonstrating the near‐optimality of the AO policy. We also identify parameter settings that result in a large gap in between these two bounds. Accordingly, we propose an alternative policy based on neighbor‐swapping. We demonstrate that this alternative policy leads to a much tighter upper bound and significantly shrinks the gap.     

基于SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

面向需求变化的军队自动化立体仓库货位优化

为提高军队自动化立体仓库的出库能力,提出应根据需求变化对在库物资货位进行动态调整,从而最大限度地保障军队物资需求。综合考虑堆垛机总行程、货物离散度和出库频率等评价指标,采用遗传算法对该多目标优化问题进行求解,并运用Matalab仿真。结果表明,该方法能较好地提高军队自动化立体仓库在需求动态变化时的出库能力。同时,该研究对一般仓库的货位优化也有一定的借鉴意义。     

弹药物资储备布局规划仿真模型＊

介绍了当前弹药物资储备布局规划的现状,对其涉及的要素进行分析,构建了弹药物资储备布局规划网络模型。在此基础上提出了分析模型,将弹药物资布局规划求解问题描述为有约束条件的多目标优化数学模型,解决了各仓库弹药存储量难以预测的问题,并通过实验进行了验证分析。     

全面深化改革 实现我国社会主义市场经济地位的转变

党的十八届三中全会的最大亮点和理论创新之一就是,提出了要实现市场对资源配置的决定性作用。这是思想解放的重大突破,也是深化经济体制改革以及引领其他领域改革的基本方针。阐述了改革开放35年党对市场经济地位和作用认识的历史进程,以及我国社会主义市场经济地位转变的必然性,提出了全面深化经济体制改革、实现市场经济地位转变的举措。     

瞄准线偏移故障诊断方程及其优化

本文利用矢量分析法,分析了瞄准线偏移与各故障因素的关系,导出了瞄准线偏移故障诊断方程并对其进行了优化。提出了一个不必调整炮耳轴水平而测定瞄准线偏移及其原因的方法。     

空战截击引导航线自动生成算法研究

以等角航线作为截击引导航线计算的基础,研究了满足战术要求的截击引导航线自动生成方法,提出了基于前置点滑动搜索的截击引导航线优化生成算法（LPMSOA,lead-point moving search optimal algorithm)。LPMSOA算法采用二分搜索思想,以到达时间差为优化准则,通过对预定敌机前置点的滑动搜索来寻找最优前置点,通过飞行航迹长度最小化获得最短截击时间,在此基础上对最优截击引导航线进行解算。仿真实验表明,LPMSOA能有效解决空战截击引导航线自动生成问题,算法实时性强,计算精度高。     

涡轮盘疲劳寿命可靠性设计仿真及优化策略

涡轮盘是航空发动机主要部件之一,一旦发生破坏性故障将导致严重的后果。在充分考虑影响涡轮盘高低周复合疲劳寿命因素不确定性基础上,以MATLAB为平台,设计了涡轮盘高低周复合疲劳寿命可靠性优化设计的联合仿真平台。利用寿命函数和寿命可靠性分析极限状态函数中的共性需求,提出了在优化迭代的过程中自适应构建寿命函数Kriging模型和寿命可靠性极限状态面Kriging模型时共用训练样本点的策略。同时,提出了一种构建寿命函数Kriging模型的学习函数。使用所搭建的疲劳寿命可靠性优化设计平台,完成了某型涡轮盘盘心、榫槽以及涡轮盘系统高低周复合疲劳寿命的可靠性优化设计。结果表明,最优设计方案的局部最大应力显著降低,均值寿命大幅提高,并满足可靠性约束。