驱护舰编队防空火力分配决策模型研究

驱护舰编队防空火力分配的确定和优化是最大限度地发挥驱护舰编队的整体作战能力的关键。为了高效地发挥驱护舰编队火力优势,用运筹学理论建立了驱护舰编队防空火力分配决策问题的优化模型,分析了各种解决此模型的方法的优缺点,并尝试运用粒子群优化理论(PSO)求解该模型。实例计算分析表明,所提出的方法较好地解决了驱护舰防空火力分配决策问题,为舰艇编队指挥员进行防空火力分配决策提供了一种有效的参考处理方法。     

改革实验教学模式 培养高素质人才

实验教学既是理论教学的延续,又是理论和实践相结合,是培养学生创新能力和工程实践能力的重要途径。通过改革实验教学模式的探讨,提出培养高素质人才的实验教学改革思路。     

基于特征结构配置的车辆主动悬架控制器设计

基于特征结构配置参数化方法,提出了车辆主动悬架控制器设计方法,其目的是设计一组状态反馈控制器,使得闭环结构系统具有希望极点和特征向量。该方法提供的自由参数,可用来满足系统的鲁棒性能等指标。该方法直接基于车辆悬架系统的参数矩阵,故便于工程应用。对车辆悬架系统进行仿真分析,结果表明该设计方法简单有效。     

A stochastic assignment problem

There are n boxes with box i having a quota value Balls arrive sequentially, with each ball having a binary vector attached to it, with the interpretation being that if X_i = 1 then that ball is eligible to be put in box i. A ball's vector is revealed when it arrives and the ball can be put in any alive box for which it is eligible, where a box is said to be alive if it has not yet met its quota. Assuming that the components of a vector are independent, we are interested in the policy that minimizes, either stochastically or in expectation, the number of balls that need arrive until all boxes have met their quotas. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. 62:23–31, 2015     

自适应人工蜂群优化的混沌系统参数估计

为了对混沌系统未知参数进行准确估计,改进了人工蜂群优化算法,提出自适应人工蜂群算法的混沌系统参数估计方法。将混沌系统参数估计问题转化为多维变量数值优化问题,利用人工蜂群算法对未知参数进行导向随机搜索。在搜索过程中,通过种群优化程度和解的质量自适应地调整更新步长和解的尝试次数。以Lorenz混沌系统为例进行的仿真实验表明,该方法在无噪声和噪声强度较大的情况下均能够获得较好的估计结果,表现出较强的鲁棒性。     

基于凸-改进遗传算法的圆阵列方向图联合优化

针对圆形阵列方向图具有较高旁瓣的问题,提出一种新的基于凸优化和改进遗传算法的优化方法。该方法首先采用遗传算法将阵元位置和阵元权值作为优化变量,以最小化波束方向图峰值旁瓣为目标函数进行联合优化,既增加了变量的自由度,又符合理论意义上的全局寻优;同时,为了避免算法的早熟收敛,对基本遗传算法进行了必要的改进。然后采用凸优化方法对阵元权值进行二次优化可进一步降低旁瓣电平,与传统方法相比能够明显提高优化效果的稳定性。仿真数据证实了该方法的有效性和正确性。     

基于频响函数的悬臂结构损伤识别

根据频响函数的Neumann级数展开式,提出了悬臂结构的损伤识别方法。首先根据频响函数的Neumann级数展开式,推导了损伤参数与频响函数的关系式,以此为基础建立损伤识别方程组;其次,考虑到噪声影响,求解时采用了多频率点的最小二乘法,以减小由噪声引起的误差;最后用一个悬臂结构模型对所提方法进行了验证。     

基于保障时间窗的油料调拨运输模型

通过引入保障时间窗,同时考虑油料保障的时间约束和运力约束,建立了基于保障开始时间最早,并尽可能满足保障需求量的调度模型。针对问题的多目标性,基于理想点法将初始模型转化为单目标优化模型。采用粒子群算法对模型进行求解,并设计了算法编码和求解步骤。通过算例验证了模型和算法的可行性及有效性。     

基于改进粒子群优化算法的微电网孤岛选址定容

分析了在重要孤立系统中采用微电网供电的必要性,在此基础上提出了采用由非支配排序法和拥挤距离排序法改进的粒子群算法进行微电网选址定容,其目的是改进多目标微电网规划问题的优化结果。通过改进算法与基本算法算例结果的对比分析,验证了改进算法在求解孤岛选址定容问题上具有较强的寻优能力、较高的收敛精度和较稳定的最优解,为进一步研究微电网孤岛选址定容问题提供了思路。     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。