武器装备体系组合规划的高维多目标优化决策

针对武器装备体系组合规划问题中存在多类相互冲突的高维多目标问题(目标数 ≥ 5),提出了一种三阶段的集成优化决策方法. 首先运用目的规划技术将高维多目标问题转换为一般多目标优化模型(目标数 ≤ 3); 然后提出一种多目标差分进化算法,用于搜索属于决策者关心区间的非劣解集; 最后提出基于预测优化的理想点算法,可生成精确满足决策者偏好的最佳折衷解. 通过某侦察装备体系组合规划示例,证明了各算法模块的优势和该方法的整体有效性,可为武器装备发展和顶层规划提供决策支持.     

基于目标希望水平的多目标决策新方法

本文提出一种基于目标希望水平的多目标决策新方法，该方法按照实际决策思维方式构造产生非劣解的辅助问题，充分考虑决策人在决策过程中的交互要求，通过决策人对目标希望水平的确定或修正获取有用的偏好信息，简单、实用，易于在计算机上实现。文中给出的若干定理保证了决策方法的有效性。     

线性多目标规划有效解的有效率

给出了线性多目标规划 (LinearMultiobjectiveProgramming,LVP)有效解的有效率的定义。指出LVP决策可只考虑非劣极点的理论依据 ,并讨论了这些非劣极点的排序。     

求解多准则决策问题指标权重的二次规划方法

在多准则决策过程中,由于信息不完全从而造成准则权重系数不能完全确定并最终导致决策困难的现象经常存在。针对此类问题,分析并形式化描述了三类准则权重约束,即基本约束关系、由经验判断给定的不完备权重约束关系、由数据包络分析方法确定的DEA有效性所隐含的权重约束关系。综合以上约束并以所有可选方案到理想解的距离平方和最小为目标建立了二次规划模型,通过转化为线性规划模型进行求解从而求得最佳权重,该权重可作为理想解法的基础。最后通过项目招标的实例验证了本方法的有效性。     

一类分散多目标决策问题的模型及交互式决策方法

本文建立了一类适用范围更广泛的分散多目标决策问题的模型，基于该多目标问题的非劣解与加权增广切比雪夫范数优化问题的解之间的关系，提出了一种求解它的交互式决策方法，了求解加权增广切比雪夫范数优化问题的随机全局优化方法，示例的仿真结果表明该决策方法是实用有效的。     

一种基于权重修正的多目标决策方法

研究了目标优先级无法凭经验确定条件下多目标决策问题, 提出了一种合理选择权重的方法。该方法以线性加权法为基础, 通过引入能量函数概念来模拟决策过程, 导出了非劣解演化方程和权重学习规则, 并结合算例进行了实例分析, 结果表明了该方法具有一定的实用价值。     

系统可靠性多目标优化的满意解

对系统可靠性多目标优化模型 ,由各单目标函数来分别定义一个目标满意度函数 ,再将各目标满意度函数用取小算子和加权指数综合为一个总满意度函数 ,最后以总满意度最大为目标建立一个单目标优化模型 ,该单目标优化模型的解是原多目标优化模型的一个非劣解 ,这一非劣解即可作为原多目标优化模型的满意解。最后以一个串联系统的可靠性多目标优化问题为例 ,给出了求满意解的具体方法。     

考虑维修任务分配的装备选择性维修决策优化

在紧迫的战场环境下，如何利用有限的时间、人力和资源保持或恢复装备战斗力，使装备具有连续执行任务的能力，是装备保障指挥人员最关心的问题之一。本文以装备执行多个作战任务为背景，综合考虑维修保障时间、不完全维修效果、维修人员技能水平、装备性能状态等因素，以最小阶段任务可靠度最大化为决策目标，建立考虑维修任务分配的装备选择性维修决策模型，采用遗传算法进行优化求解。结合算例，分析了任务持续时间、维修人员技能水平对决策目标的影响，验证了所提模型及算法的有效性。     

关于多品种有约束存储模型的一种非线性整数规划方法

对多品种有约束的存贮论问题,传统的存贮模型是通过给每一种货假设一个决策变量（定量时间或定货量）再用Kuhn-Tuchker条件求得“最优解”,实际上这样的结果并非最优解。它存在着订货次数过多,资源利用率低,总费用过高等缺点。本文通过对时间的有效切割入手,建立了一非线性整数规划模型比较好地解决了这一问题,本文在提出新的方法的同时,将之与传统有约束存贮模型和无约束存贮模型作了充分的对比。     

基于目标偏离容忍水平的多目标交互式决策方法

提出了一种基于目标偏离容忍水平的多目标决策新方法．该方法充分考虑到了实际决策过程具有的目标多样性、主客观互动性等特点,根据目标希望水平和目标偏离容忍水平在原多目标问题的基础上构造辅助模型,通过求解辅助模型得到原问题的非劣解,并经过与决策者的反复交互将不同的目标偏离容忍水平整合入模型当中,最终得到满意解．本文的方法具有结构清晰、求解方便快捷、易于反映决策者偏好结构等优点．     

基于STN的机场航班过站保障时间协同规划建模

资源受限下的机场航班过站保障时间协同规划是提高机场运行效率的有效方法之一。针对机场实际，建立基于简单时间网络(simple temporal network，STN)描述的航班过站保障时间规划模型。采用时间解耦方法、最短路径矩阵简化和求解考虑资源的STN任务模型距离图，得到面向机场考虑资源的航班过站保障时间协同规划方法。仿真和实际数据对比结果表明：考虑资源的STN任务模型起到优化机场航班过站保障时间协同规划，减少航班过站保障时间资源占用的作用，为航班过站保障时间协同规划提供新的研究思路。     

面向生产计划调整的资源参数反演逆优化方法

原生产计划是满足预测产品种类及数量需求的成本最小化的生产计划。然而，实际需求常常与预测不符，当获取实际需求数据后，需要对原生产计划进行动态调整。基于此，以逆优化为方法论，将面向生产计划调整的资源重配置问题，转化为一个已知实践最优生产计划，反向求解让该实践方案成为在调整后的参数下的原生产计划模型最优解的反演问题。该反演问题是以市场需求变动为动因，以不同生产线上不同类型产品的生产时间为调整参数，通过对该参数最小化调整的同时达到市场实际需求。首先从资源种类变动项目和每项资源变动数量两个维度刻画调整成本，同时引入 范数正则化方法降低资源变动项数，降低资源变动成本；其次，通过采用全局设备效率OEE测量作业环节生产效率，使得生产资源配置过程更具有全局性与系统性；最后，鉴于本逆优化模型是非凸非线性问题，为了提高求解效率，提出“松弛约束-中位数约束-紧松弛约束”三阶段方法确定生产线生产能力约束，该方法能够在增强最优解准确性的同时提高求解效率。将逆优化引入由果索因、变动需求驱动的生产资源最小化调整问题，有助于促进供需匹配，稳定生产，降低企业生产调整成本。     

基于SVM和Skyline查询的空地一体化攻击任务决策

为提高空地一体化综合作战效率及武器资源利用率,本文对多任务多目标导弹空地一体化攻击任务决策问题进行了研究。建立了适用于一体化综合作战的导弹效能在线评估系统,结合实时评估的结果构建了导弹攻击任务决策系统。分析了当导弹不能有效命中原始目标时任务切换的最优决策算法,即首先根据支持向量机理论提出了导弹选择对空/对地任务类型的切换决策模型对导弹下一时刻的任务类型进行训练和预测,在此基础上根据Skyline查询算法计算出导弹切换攻击目标的非劣解集合,提出了导弹最终选择最优攻击目标的决策模型,并进行了相应的仿真实验。仿真结果表明:所建系统相比于传统的导弹任务决策系统能够更加适用于空地一体化综合作战中。     

基于对象元模型的LVC实验资源服务化方法研究

真实-虚拟-构造仿真(live-virtual-constructive，LVC)实验中存在大量异构的仿真资源对象。针对传统对象模型已无法满足信息化战争对武器装备体系快速响应的实验任务需求问题，开展基于对象元模型的LVC实验资源服务化方法研究。给出基于对象元模型的资源描述方法，在对象交互、消息传递、远程方法调用3类资源服务化基本形式基础上，设计虚拟化状态对象(virtualization infrastructure object，VIO)远程方法调用模块，虚拟化状态对象-虚拟化对象模型(virtualization infrastructure object - virtualization object model，VIO-VOM)组件发布/订阅模块，VIO-VOM聚合、组合、继承、回调机制，以及本地类虚拟化对象模型，消息类虚拟化对象模型。该方法可为实现LVC实验复杂资源的快速调度、监控、分发、部署、运行控制、数据采集等运行管理服务提供方法支撑。     

基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.     

选择Pareto非劣解最优方案的量化方法:性价比法

针对多目标优化问题,提出了便于决策者以其偏好选择Pareto非劣解的量化方法——性价比法.通过剖析决策者选择最优方案的基本原则,发现如果从理性出发,以市场法则进行比选,则决策者无论有何偏好,以较低价格得到较高性能的产品,即获得高性价比应是其共同的愿望.仔细观察Pareto前沿分布,可以看到其排布特点具有恒递增或恒递减趋势,且大多分布不均匀,这意味着其中蕴含有不同的变化率及敏感性,从中可以挖掘出新的内在规律性.由这一认识出发,借鉴"性价比"概念,构造出各相邻非劣解对应目标函数值的平均变化率,得到了类似于"性价比"概念的灵敏比;将灵敏比无量纲化后,根据支配关系,筛选出Pareto非劣解集中新的非支配子集,进一步缩小了选择范围.以上述成果为基础,提出了各Pareto非劣解相对于不同目标函数偏向度的计算方法,实现了Pareto非劣解的量化评价,进而有助于决策者根据偏好选择非劣解.最后,通过具体实例的计算,验证了文中所述方法的可行性和有效性.本文研究对于多目标优化的求解与应用具有很好的参考价值.     

基于着色Petri网的无人机侦察战术规划

无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)战术规划问题是UAV作战的核心,本文以UAV战术规划中的资源分配和目标推理为研究对象,针对传统Petri网不能准确模拟战术规划中资源及任务正负效应建模问题,在阐述了利用传统Petri网将总体任务按计划及目标顺序进行层次分解后,采用着色Petri网对网间结构...     

不确定条件下后装协同保障链优化调度

后装保障链是联合作战环境下的重要支撑, 针对保障链中的2个重要节点-前进基地和保障基地的资源协调问题, 提出了考虑不确定因素影响的优化模型及基于信息共享的协同保障算法; 为了解决保障数据样本较小情况下的不确定参数估算问题, 利用模糊规划方法把不确定优化模型转化为概率约束模型; 并利用增强ε-约束法来估算多目标Pareto解, 帮助后装指挥人员在难以事先给出权重的情况下选择合适的解决方案; 为了解决规划模型的计算复杂性过大的问题, 设计了嵌入自适应大规模邻域搜索的Memetic算法进行求解。最后通过仿真实验对模型和算法的有效性进行了验证。     

分布式任务计划动态调整模型及算法

战时任务计划的动态调整是当前作战指挥领域研究的热点问题。首先描述了分布式兵力组织的组成要素,对规划问题进行了建模,并且提出了平台定价模型。然后设计了一个分布式的协作框架,用来实现任务计划的动态调整,该框架由两个模块构成,第一部分是内部模块,该模块包括一个N-best算法和一个反馈策略,完成决策实体内部的二次分配;第二部分是外部模块,当任务精度低于期望值时调用此模块,实现决策实体间的协作。最后通过仿真实验证明了该模型的有效性,并讨论了模型在不同情况下的适用性。     

无人战斗机态势评估变精度粗集决策方法

为了解决在态势评估中一般粗糙集决策方法仅对规则进行提取而不完成规则匹配的问题,提出了基于加权相似性度量的无人战斗机（unmanned combat aerial vehicle, UCAV）态势评估的变精度粗集决策方法。建立了UCAV态势评估决策信息系统模型,基于正确分类率β的确定原则,给出了β值的确定方法,在该β值下从决策模型中提取出了决策规则。提出了基于互信息度的属性相对重要度计算方法,并依据相对重要度给出了属性的客观权重,结合专家经验形成了属性的综合权重。提出了基于属性综合权重的加权相似性度量方法,通过比较当前对象与决策信息系统中所有对象的相似程度给出决策结果,完成对该对象作战意图的预测。结果表明,该方法有利于UCAV对对象作战意图的预测和判断。