Approximating nondominated sets in continuous multiobjective optimization problems

Many important problems in Operations Research and Statistics require the computation of nondominated (or Pareto or efficient) sets. This task may be currently undertaken efficiently for discrete sets of alternatives or for continuous sets under special and fairly tight structural conditions. Under more general continuous settings, parametric characterisations of the nondominated set, for example through convex combinations of the objective functions or ε‐constrained problems, or discretizations‐based approaches, pose several problems. In this paper, the lack of a general approach to approximate the nondominated set in continuous multiobjective problems is addressed. Our simulation‐based procedure only requires to sample from the set of alternatives and check whether an alternative dominates another. Stopping rules, efficient sampling schemes, and procedures to check for dominance are proposed. A continuous approximation to the nondominated set is obtained by fitting a surface through the points of a discrete approximation, using a local (robust) regression method. Other actions like clustering and projecting points onto the frontier are required in nonconvex feasible regions and nonconnected Pareto sets. In a sense, our method may be seen as an evolutionary algorithm with a variable population size. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

基于任务需求的系统保障性目标确定

从系统任务需求出发,提出了使用性能特性和保障特性的概念,并分析了二者之间的相互关系,同时给出了保障性目标的组成、内容和要求。介绍了确定保障性目标所用的方法,包括使用研究,剖面制定,比较分析,目标评估与改进以及目标实现。最后,给出了保障性目标要求确定的案例。     

改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估

针对单独运用BP网络评估舰船装备保障资源保障能力时存在的不足,提出了一种基于改进BP网络的舰船装备保障资源保障能力评估模型。首先构建了保障能力评估的指标体系,在此基础上,采用主成分分析法对原始输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络输入,一方面减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性;另一方面提高了网络的收敛性和稳定性,同时也简化了网络的结构。然后将遗传优化算法与BP网络结合,利用GA的全局搜索能力优化BP网络的结构参数。最后进行实例计算,结果表明该方法有效克服了纯BP算法局部收敛、泛化能力弱等问题,新模型采用的算法具有收敛速度快,结果精度高的优点,适用于对保障资源保障能力的分析和评估。     

雷达装备保障性评估模型

雷达装备的保障性评价中的信息量少且信息具有模糊性和不确定性,灰色系统理论是现代工程领域解决数据不确定性和数据量不足问题的有效方法.为了对雷达装备保障性进行评估.采用模糊白化灰色关联模型,在定性指标模糊白化的基础上对雷达装备保障性进行灰色关联分析,得到可靠性较高的评估结果,该模型对提高雷达装备保障性评估结果的准确性和改进雷达装备的保障性工作具有指导意义.     

装备保障性风险识别与分析技术研究

为了解决目前装备在保障性方面存在的问题,给出了可操作性强而且实用的保障性风险识别与分析的技术与方法。该方法包括保障性风险区域的确定,保障性风险判断准则的建立,保障性风险的量化,保障性风险的评定等,为保障性风险管理提供了有效的方法和手段,从而为提高装备战备完好性和作战能力提供了有力支持。     

保障性分析在现役装备维修资源确定中的应用

针对我军现役装备维修保障资源建设中的弊端,分析了在现役装备维修保障资源确定中实施保障性分析的可行性,并介绍了与传统保障性分析的不同点及其主要流程,从而为我军现役装备维修保障的确定与配置实施提供了一个良好的思考方向。     

保障方案综合分析方法研究

在保障性分析过程中,大量的保障性分析工作都是围绕保障方案的逐步形成进行的。备选保障方案形成后,需要进行权衡分析,为权衡备选保障方案,从可行性和工程化的角度出发选择对装备有重大影响的保障费用和保障资源等因素作为评价目标,对装备备选保障方案进行了权衡分析方法探索。阐明了保障方案的内涵,提出了保障费用权衡和保障资源综合评价等权衡分析方法。对装备保障费用的估算提出了符合工程化要求的模型。并认为,装备保障方案的建立与优化是保障性分析工作的核心内容。对于备选保障方案的权衡有多种权衡准则和方法,评价者采用的评价准则和方法不同,最终得到的结果一般是不同的。     

基于作战任务的武器装备保障性研究＊

现代战争对装备保障的依赖性越来越大,以作战任务为出发点的武器装备保障性研究成为武器装备执行任务能力正常发挥的前瞻性问题。首先分析了武器装备保障性的内涵,以及目前国内外武器装备保障性研究现状,在此基础上展望了未来基于作战任务的武器装备保障性研究的发展方向。     

基于BP神经网络的防空保卫目标分类

提出用BP神经网络模型对防空保卫目标进行分类的一种新方法。该方法建立分类评价的指标集,将分类的划分等级作为训练样本集,以指标的各等级标准值作为样本的输入特征值,建立多参数的BP神经网络防空保卫目标分类评价模型,然后用实例训练神经网络,得出了较合理的结论。     

武器装备可用性设计对寿命周期费用的影响及控制

可用性设计是装备综合保障分析的重要内容.合适的可用度指标不但要满足装备效能要求,还应满足费用约束条件.为了设计并选择出费效比最高的保障方案,研究了可用性设计对装备寿命周期费用的影响,提出了运用可用度门限值来控制寿命周期费用的方法,并举例说明具体的应用.最后,就保障性设计中的费用权衡问题提出了几点建议.