面向任务的多传感器资源预分配建模与求解

多传感器管理是对一组传感器或测量设备进行自动或半自动控制的一种处理过程,它实现了整体性能的优化和资源的有效利用。首先提出了面向任务的多传感器资源预先分配问题。为了解决这一问题,考虑目标优先级函数与传感器对目标的效能函数,建立了多传感器资源预分配数学模型,将目标检测、目标跟踪与目标识别三种任务下的预分配统一到一个框架下;然后利用改进匈牙利算法结合三种任务下的目标函数进行了求解。最后通过仿真验证了模型的可行性与求解方法的快速准确性。     

IMMKF中基于交叉熵的传感器管理算法

由于多传感器系统的广泛应用,有关多传感器管理技术的研究也得到了广泛重视。在IMMKF系统中,基于交叉熵不确定性的多传感器对多目标检测跟踪算法是重点研究的问题。通过计算传感器对目标的交叉熵的不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配。仿真结果表明,该算法的跟踪效果较好。     

C4ISR多传感器跟踪资源协同分配方法研究

针对C4ISR多传感器的分布特点,提出了基于MAS(Multi-Agent Systeml的C4ISR多传感器资源管理系统框架结构:提出了考虑目标战略价值、优先等级、主动传感器平台价值和传感器协同能力因素在内的资源分配目标函数,建立了多传感器跟踪资源的动态分配模型,提出一种多传感器Agent分布式协同拍卖的分配算法:基于HLA/RTI体系结构,开发了C4ISR多传感器跟踪资源管理仿真系统,并对所提出的分配方法进行了仿真验证:仿真结果表明本文提出的方法具有很好的优化能力和实时性,可应用于实际作战过程.     

机载传感器多目标优化管理算法研究

提出了一种机载传感器多目标优化管理方法。该方法考虑目标状态估计精度,采用交互多模型滤波算法进行传感器量测信息滤波,进而实时计算传感器目标探测跟踪的信息矩阵。在此基础上,采用多目标优化算法以目标信息矩阵、传感器数量和目标被探测数量为指标进行传感器资源的优化配置,实现机载多传感器资源的有效配置和管理。进行了该传感器多目标优化管理算法的仿真研究。研究结果表明提出的传感器管理算法能够快速、有效地完成传感器资源的合理配置。     

以任务需求为驱动的多传感器资源管理方法

针对战斗机火控系统跟踪多目标过程中传感器资源管理问题,提出一种以任务需求为驱动的多传感器管理方法。该方法首先利用矩阵求迹的方式度量跟踪任务的信息需求;然后在分析任务优先级和传感器使用代价的基础上,建立以任务需求为驱动的多传感器集中式管理模型,并根据多个跟踪任务的信息需求自适应地分配传感器资源;对于分配过程中出现的NP (non-deterministic polynomial)难问题,探讨了利用改进蚁群优化算法寻找满足任务需求的最优传感器组合的可行性,并给出传感器自适应分配方案。仿真结果表明,这种管理方法可以在保证跟踪精度的条件下,根据任务的信息需求合理地分配传感器资源;此外,以任务需求为驱动的传感器管理策略可以大幅减少主动式传感器的工作时间,对于提高战斗机的生存性具有重要的工程应用价值。     

基于多智能体与市场理论的多机载平台传感器管理

针对作战飞机编队多目标攻击中的传感器管理问题,提出了一种基于多智能体和市场理论的多机载平台传感器管理方法。该方法在多智能体的框架下建立飞机编队多传感器多目标分配模型,将目标分配和传感器管理问题转化为市场理论中的“性价比”最优问题,建立了基于“性价比”最高的任务规划模型、以任务为驱动的传感器目标配对模型以及多平台集中式融合跟踪模型,并利用市场拍卖算法完成传感器-目标分配问题。仿真结果证明了该方法的有效性,与基于信息论的传感器管理方法比较证明了方法的优越性。研究结论有助于提高作战飞机编队的进攻效率,从而提升整体的攻击能力。     

多传感器系统量化管理研究

对多传感器系统的量化管理进行了初步探讨,给出了一种多传感器系统的量化管理框架,建立了多传感器对目标的配对函数和效能函数,提出了按综合"效能值”最大准则进行传感器分配的方法,并通过对4个传感器探测系统探测10个目标的情况进行了计算机仿真,验证了该方法的有效性.     

基于组合优化分配的多传感器数据互联

在建立多传感器系统现测表达和互联似然比测度的基础上,多传感器多目标数据互联被表达为多重组合最优分配问题.利用一个具有多项式时间复杂度的次优算法,多重分配的方法被应用到由雷达和红外所组成的异类多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标互联.     

基于协同memetic PSO算法的传感器目标分配问题求解

传感器目标分配问题是防空系统传感器管理的一项重要研究内容。对面向跟踪的防空系统传感器目标分配问题进行了研究,结合主客观分配原则,利用0-1整数规划模型对问题进行了建模,约束主要考虑传感器的跟踪能力和目标的被执行跟踪容量。构造了一种协同memetic 粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,分别采用PSO算法和邻域搜索算法作为全局搜索和局部搜索。为了在粒子位置矢量中反映出传感器组合,根据问题设计了一种特殊的粒子编码方法。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。     

传感器管理技术研究现状与展望

简述了传感器管理技术研究的总体概况,包括定义、作用、管理对象、结构和功能模型。提出了传感器管理是复杂的动态多目标优化问题,分析了解决该难题的技术研究现状,主要涵盖传感器管理问题建模、优化目标设计、多目标优化、博弈论应用等。从传感器融入体系、传感器网络化集成应用和算法智能化3个方面展望了传感器管理技术发展方向。     

多种资源受限多项目排序问题的两层决策方法

分析了多种资源受限多项目排序问题的性质和特点 ,提出用两层决策方法建立这类问题的数学模型 .将基于直接搜索法的随机全局优化方法用于求解该问题的全局最优解 ,给出了具体的算法步骤 .计算示例表明 ,本文建立的模型和给出的算法能有效地求解多种资源受限多项目排序问题.     

混合电力系统的短期预报和最优调度

应用ＢＰ型神经网络，对水火混和电力系统中的负荷和水库独立来水进行短期预报；应用大系统最优化理论中的关联预估方法，针对大规模水火混合电力系统的最优经济调度问题，构造出一个新的多级算法，该算法结构清晰，具有很好的收敛性。     

大系统管理决策

对具有众多子系统及其一个平衡关系——投入产出分析表的大系统,提出了一套管理决策方法此技术涉及许多新概念,如田口的信噪比[1],多变量Cp统计[4],多边矩阵[6]等关于大系统的最优方案组合可以从它的子系统的决策方案逐步得到一般地,此方法可以立即给出许多优良的方案,以供管理决策者从中选取可行的、经济的和满意的方案.     

带有限缓冲器的多出口串行生产线无阻塞最优控制及性能分析

研究了带有限缓冲器的多出口串行生产线的无阻塞最优控制问题 ,得到了生产线的状态方程及最优控制 ,然后用极大代数上矩阵的行差单调性理论给出了生产线的性能分析.     

基于Petri网的基层级多机种通用性维修保障设备优化配置

多机种战时的出动架次系统是一个复杂的离散事件系统,适合运用Petri网理论对其进行建模。本文运用Petri网理论构建多机种战时的出动架次模型,应用着色Petri网(coloured Petri nets,CPN) Tools软件仿真模拟基层级的维修保障过程,重点分析通用性维修保障设备的配置对多机种同场次出动架次率的影响,并以多机种的出动架次率为优化目标,获得通用性保障设备的最优配备比(保障设备数:飞机数),最后对影响多机种出动架次的因素进行敏感性分析。同时对优化配置模型进行了案例验证,可为作战部门进行保障设备数量的最优化配备提供有效的理论支持。     

信息技术对企业中决策权分配影响的模型研究

按照决策成本的特点对决策进行分类 ,在决策权最优分配的数学模型基础上 ,定量研究了不同类型决策的决策权最优分配问题 ,分析了信息技术的进步对不同类型决策的决策权最优分配所带来的影响 .     

基于多评价函数法的可重构性指标分配

针对多目标优化的可重构性指标分配问题,给出了一重和二重可重构性指标的计算方法。结合多目标优化特点和可重构性指标的定义建立了可重构性指标分配的多目标优化模型。在此基础上提出了一种多评价函数法,用于系统可重构性指标分配,该方法对相互冲突的多个目标建立不同的评价函数,通过在可行解内协调得到最优化结果,最后将其应用于串联系统进行仿真,并与线性加权和法的结果作比较,结果显示基于多评价函数的可重构性指标分配方法更具有效性。     

基于模糊方法的系统可靠性分配

在系统设计初期 ,由于设计方案尚未定型 ,系统的可靠性指标以及相关的重量、体积、费用等限制都不十分明确 ,在这种情况下 ,要进行可靠性分配和冗余度优化 ,即可引入模糊方法 ,一方面用以刻划设计目标和限制条件中所存在的模糊不确定性 ,另一方面解决混合整数多目标非线性优化的数学建模问题 .本文根据上述实际背景 ,提出一种改进的模糊优化算法 ,利用该算法可以在满足多个不确定限制条件的情况下对串联系统各组成单元的可靠度及冗余度同时进行优化 ,并通过改进 ,借鉴了经典优化方法的优点 ,可在计算简便的基础上保证结果的精度 .本文最后给出了具体的计算实例 .     

双层多目标线性规划问题的一个算法

现有方法常常将双层多目标线性规则问题(下层决策者无关联)的下层问题的最优性条件转换为上层问题的严格约束,这样缩小了上层决策问题解的搜索范围,与实际中的决策过程相违背。因此,基于隶属函数以及模糊数等有关性质,提出了一种模糊决策方法;同时,在上下层问题独立求解时,引入了一种多项式的时间算法,为两层以及多层决策问题提供了新的求解途径。     

杂志订阅的0-1目标规划模型及其应用

论述了报刊杂志订阅选择或取消订阅问题的重要性 ,对常用的杂志订阅选择方法进行了综合分析 .为克服常用方法的缺陷即无力解决具有资源约束的、多目标相互冲突且计量单位不可比的杂志选择问题 ,本文提出了杂志订阅选择的 0 -1目标规划模型 .最后 ,本文以某大学的实际数据对模型进行了上机运行 .结果表明 ,目标规划法是一种科学合理的杂志订阅选择的较满意方法.