基于混合智能算法的小型通信干扰装备分配优化

如何充分发挥小型通信干扰装备的作战效能是指挥员面临的棘手问题。本文将战术指标——干扰后的通信畅通区覆盖程度作为评估通信干扰装备分配优劣的指标,分别建立了单机和多部干扰时的通信干扰有效压制区和通信畅通区边界的计算模型,并给出了通信干扰有效压制区和通信畅通区面积的计算方法。构建了基于机会约束规划的空域频域通信干扰任务分配模型,并设计了混合蚁群算法和遗传算法的模型求解算法。最后进行了仿真实验,验证分析了模型和算法的合理性。研究成果为通信对抗战术计算和作战运用研究拓展了思路。     

舰艇编队综合作战能力评估的模糊聚类分析

评估舰艇编队综合作战能力强弱的模糊聚类分析涉及编队对海作战能力、编队反潜作战能力、编队防空作战能力、编队电子战能力、编队指挥控制能力和编队战场适应能力等因素.以若干舰艇编队为研究对象,对因素指标进行标准量化.据标准化数据用指数相似系数法计算样本间的相似关系,最后根据各样本与基准样本相聚类或分离进行量化分析,判断各舰艇编队综合作战能力的强弱次序.     

全氢聚硅氮烷的合成与表征

采用二氢二氯硅烷氨解法合成了氮化硅陶瓷先驱体全氢聚硅氮烷,并用红外光谱、凝胶渗透色谱、热重、X射线衍射和元素分析等进行了表征。所合成的先驱体低聚物的分子骨架为[SiH2NH]n,数均分子量为106,重均分子量为178。固化后的先驱体在氮气下1000℃裂解转变为棕色粉末,陶瓷产率78wt%。将陶瓷产物在氮气下1400℃处理后,其主要成分为α-Si3N4,并含有少量富余硅,化学经验式为SiN1.036O0.060C0.028。陶瓷产物在氮气下1600℃处理后的X射线衍射谱图表明,游离硅已基本消失,α-Si3N4衍射峰加强,但是没有观察到从α-Si3N4到β-Si3N4的相转变。     

未来陆军模块化炮兵(火力)营多火力单元射击任务分配与方案评估模型

通过对未来陆军模块化炮兵(火力)营建立的必要性和特点分析,基于满足该类炮兵(火力)营可进行超大和混合编配、多种弹药同时使用、单炮独立实施火力打击、多级射击单元合理分配多个目标,以及任务分配方案可多方优化与评估等方面的需求,构建了可适用于未来陆军模块化炮兵(火力)营进行多级火力单元射击任务分配和方案评估模型。     

应用单亲遗传算法进行大规模UCAVs任务分配

在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAVs)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高.针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作.通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性.     

面向两类典型分析仿真的多样本任务调度工具的设计

当在多台计算机上调度很多样本并行运行时,采用手工操作效率低且极易出错。设计一个自动化的任务分发与调度工具可以有效地提高仿真运行效率。蒙特卡罗仿真和粒子群优化算法仿真是两类典型的分析仿真,介绍了面向这两类仿真的多样本任务调度工具的实现原理和关键技术,这些方法具有很好的通用性和可扩展性,可以广泛应用于解决各类仿真任务的自动分发与调度问题。     

任务分配与调度中遗传算子的设计

应用遗传算法等进化方法进行任务分配与调度为越来越多的计算机学者们所关注。基于任务排列的知识表示 ,常规的标准遗传操作算子并不总是有效的。好的遗传算子对算法收敛性及收敛到好点是非常重要的。在列表编码的知识表示基础上 ,设计了三个有针对性的遗传算子 ,即改进的交配算子、内部交配算子和一种作为变异的迁移算子。模拟实验结果与分析表明这些算子对任务分配与调度是有效的。     

对Reimer-Tiemann反应的改进

传统的Reimer-Tiemann反应产率不高(一般低于35%).通过改进反应条件,控制反应过程,使产率提高到60%,并对反应中的有关问题进行了讨论.     

5－乙酰基－2－氨基二苯甲酮的合成

用对硝基苯乙酮、乙二醇、苯乙腈、氢气、高氯酸为原料,经酮基保护,环化,催化加氢和消除反应,合成出较高产率的5-乙酰基-2-氨基二苯甲酮。对反应机理作了初步探讨,并用元素分析、IR和1HNMR对其结构进行了表征。     

线型数据通道高层综合的运算单元优化分配算法

运算单元分配是高层综合的关键算法之一。采用了一种面向数字信号处理应用、规则的线型数据通道模型,其中心思想是全局互联的最小化。以最小着色算法构造的一个初始分配为起点,采用随机进化算法对其进行迭代改善,以减小数据寄存器数和运算单元之间的数据交换。最后还给出了典型实例的实验结果。