基于深度强化学习的应急通信网络规划方法

针对应急通信网络规划传统算法对先验知识要求高、时效性不强等问题,提出一种基于深度强化学习的应急通信网络拓扑规划方法。研究了基于蒙特卡罗树搜索与自博弈相结合的网络规划样本数据生成方法,设计了基于残差网络的策略网和价值网,在此基础上使用Tensorflow库对模型进行构建和训练。仿真结果表明,提出的规划方法能够有效实现网络拓扑的智能规划,且具有较高的时效性和可行性。     

基于作战环的空间信息时效网关键节点分析模型

体系作战中的空间信息网络具有复杂动态性特点,其本身带有不同于其他网络的时间和空间尺度,具有动态的节点关系和不可逆的时间关系等特征属性。为了刻画这些特征属性在空间信息网络构建、网络关键节点分析中的作用,引入时效网络,提出了空间信息时效网关键节点分析模型。首先,基于标准作战环提出了基于时效网络的作战环模型;其次,侧重网络边属性的时效性建立了空间信息时效网络模型;最后,以作战环为基础构建了网络拓扑结构的关键节点分析指标与模型,仿真实验结果验证了其有效性。     

考虑卫星指令上注的两阶段应急任务规划

多星对地观测应急任务具有突发性和高时效性,不同于常规任务的任务规划,应急任务规划需快速响应任务需求。考虑多星应急任务规划指令上注和数据下传这两个制约应急任务规划的关键因素,设计了基于固定周期的决策统筹规划和基于测控站的局部调整规划相结合的任务规划调度策略。在满足应急任务尽早下传的条件下,提出一种两阶段算法来解决不确定到达的应急任务的动态规划问题。最后通过实验验证了所提算法解决应急任务规划的有效性。     

微波接力组网的节点再优化研究

为进一步完善常规方法构建的微波接力网组网拓扑,提出了一种基于最优链路集的网络节点再优化方法。该方法综合考虑节点吸引系数、链路衰落概率、节点通信冗余等因素,借助网络拓扑优化的思想,采用遗传算法构造了微波接力网的最优链路集;以节点在该集合中的度为依据,通过对节点的合理排序,以部分用户节点代替非必要的干线节点,完善了组网拓扑。在修改链路和节点价值集后,该方法还可解决其他网络干线、中继节点的选择问题。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

战场通信网络环境仿真研究

针对现代战场通信环境的网络特征,提出了基于多层次建模和复杂网络分析的战场通信网络环境仿真方法,该方法从整体分析出发,提升了传统的基于单装备的通信建模及仿真分析的研究方法,将网络作为基本的建模和仿真分析单元。进一步的战场通信连通性仿真实验证明了该方法在作战目标规划过程中的有效性。     

基于端到端链路利用的网络拓扑发现算法研究

网络拓扑对于网络管理和推测网络内部性能具有重要意义。在分析现有算法局限性的基础上,提出了一种基于端到端测量的网络拓扑发现方法,该方法通过比较链路利用的hamming距离推测网络拓扑,特点是不需要网络内部节点的协助。通过理论比较和分析,证明该方法在推测精度上比现有的方法有显著的提高,最后利用仿真试验验证了该方法的有效性和准确性。     

基于层次任务网络的应急资源协作规划方法

应急响应一般涉及多个部门,各参与部门需要通过合理的协调方法规划应对方案,协同使用应急资源是不同部门间应急行动方案制定的关键.为处理规划过程实时产生的资源冲突,文章提出了基于层次任务网络(hierarchical task network,HTN)的多部门分布式协作任务规划框架,将规划方案行动的生成过程作为需要考虑的协作问题,并通过协作过程与规划过程的嵌套,减少规划无效方案而提高协作效率.其次,探究并设计处理重用性资源的协调机制,使用多种优先级判断规则消解资源使用冲突.进一步,在建立的协作框架和资源协调机制的基础上,提出基于HTN的协作规划算法.最后通过实验案例说明了应急资源协作规划方法的应用,并对本方法的有效性和相对于原有方法的效率优势进行了验证.     

基于Java的远程应急群体决策支持系统方案传输系统的实现

针对群体决策支持系统 ( GDSS)传统的群件通信产品速度慢、难以集成的不足 ,借助 Java在网络编程方面的优势 ,提出了基于 Java和 Internet的异地远程应急 GDSS的结构以及基于 Client/Server方式的异地远程应急 GDSS方案传输系统的程序流程图 ,并用 Java语言成功实现了开发     

基于快速网络模拟的安全态势预测

为提升网络安全态势预测的准确性,提出基于网络模拟的态势预测方法。该方法依靠网络模拟技术,详细推演网络安全行为的未来状态,并通过对状态数据进行分析与归纳,实现对网络安全态势的预测。为提升预测的时效性,研究核心节点路由静态存储以及动态连续计算等快速网络模拟技术。通过具有1720个节点的网络拓扑进行了实验验证:依靠快速网络模拟技术,整个态势预测所需的时间减少了51.7%,实现能提前获知未来的安全态势值;对所获得的安全态势曲线与实际安全行为进行对照分析,验证了安全态势预测的准确性。     

基于随机型网络演算的AFDX端端时延分析方法

数据传输的及时性保障是航空电子全双工交换式以太网（avionics full duplex switched Ethernet,AFDX）中最主要的挑战。不同业务流有不同的实时性需求,因而提出一种高低优先级调度策略,通过随机型网络演算方法,推导出在某一概率下业务流端端时延的上界值。最后,在Simevent中搭建一个AFDX仿真案例,所提方法计算得到的时延上界与仿真结果相匹配,比传统计算方法更准确有效,同时也表明高低优先级调度有助于提高紧急数据的及时性。     

基于随机策略搜索的多机三维路径规划方法

针对传统无能耗约束的多无人机路径规划方法难以适应复杂山地作业环境的应急救援要求，提出了一种基于LSTM-DPPO(long short-term memory-distributed proximal policy optimization)框架的多无人机三维路径规划算法。利用LSTM长短期记忆神经网络提取出多无人机在各自飞行过程中的重要特征状态信息序列，经过多次迭代更新后得到一个最优网络参数模型，结合能耗生成最优的三维探测路径。实验结果表明：该方法相对于传统路径规划方法效果显著，能在能耗最小的前提下规划出最优探测路径。     

3D multipath planning for UAV based on network graph

According to the characteristic and the requirement of multipath planning,a new multipath planning method is proposed based on network.This method includes two steps:the construction of network and multipath searching.The construction of network proceeds in three phases:the skeleton extraction of the configuration space,the judgment of the cross points in the skeleton and how to link the cross points to form a network.Multipath searching makes use of the network and iterative penalty method (IPM) to plan multi-paths,and adjusts the planar paths to satisfy the requirement of maneuverability of unmanned aerial vehicle (UAV).In addition,a new height planning method is proposed to deal with the height planning of 3D route.The proposed algorithm can find multiple paths automatically according to distribution of terrain and threat areas with high efficiency.The height planning can make 3D route following the terrain.The simulation experiment illustrates the feasibility of the proposed method.     

应急响应程序时效性评估函数构造与性质分析

应急响应程序是应急预案中的核心部分,应急响应程序时效性评估是其在线动态调整的重要基础,评估关键在于应急响应程序中一环扣一环影响关系的刻画,才能使得评估更贴近实际,进而对响应程序和应急准备的改进更具针对性,更快速和有效.针对多指标综合评估方法无法反映应急响应程序中行动之间逻辑顺序和影响关系的问题,本文基于响应程序,通过构造符合定性认识函数及函数叠加和组合等方法,构造了响应程序时效性与其影响要素关系的函数;然后对所构造函数进行了最优性分析,该结果的进一步推广可为资源布局提供借鉴;最后通过矿井透水事故算例,时效性评估函数与机理计算所得结果的偏差分析,表明可用时效性评估函数做最优性估计.     

基于超启发式算法的备件供应网络结构优化

为了通过对供应网络结构进行优化从而提高备件供应的效率和效益,分别对传统正向供应网络、应急横向供应网络以及考虑抢修任务的闭环供应网络3种备件供应网络结构进行研究。以供应成本最小和供应时间最短为目标,以备件满足度、库存等为约束,构建了带约束的多目标优化模型。提出了一种基于排序选择函数的超启发式多目标进化算法,同时可以对不同网络结构模型进行求解。在ZDT系列测试函数上将该算法与其他进化算法进行对比测试,验证了所提出的超启发式算法在收敛性和分布性上的优越性。算例表明,一方面,与传统前向供应网络相比,横向和闭环供应网络能够提高备件供应的时效性和经济性;另一方面,超启发式算法在求解模型时取得的解优于其他元启发式算法。     

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。     

应用免疫算法进行电网规划研究

将一种新的随机优化方法——免疫算法应用于电网规划 ,利用 IEEE-6节点系统作为样本网络进行分析计算 .并将该方法跟基于遗传算法的电网规划方法进行比较 ,结果表明免疫算法在全局寻优的性能方面要优越于遗传算法 .本文还将基于免疫算法的电网规划方法应用于我国某实际电力网络 ,取得很好的规划结果.