字典序偏好的军用物资供应商选择方法

军用物资采购的供应商选择是影响军队战斗力的重要因素。分析了军用物资供应商选择中的群体决策特征和专家的字典序偏好特征,提出了一种解决军用物资供应商选择问题的两阶段群体意见集结方法。第1阶段：个体专家的字典序属性偏好集结算法。从个体专家的字典序属性和供应商排序,计算群体的字典序属性偏好。第2阶段：多专家群体对供应商的字典序偏好集结算法。从多专家对供应商的评分值计算群体对供应商的评分值,结合群体的字典序属性偏好,得出群体最终对供应商的民主选择结果。给出了该集结方法应用于某部队装甲车蓄电池供应商选择的实例。所提的供应商选择方法突出了个体专家的字典序偏好特征,弥补了传统层次分析法采用属性简单加权方法的不足。     

改进的最短路算法

通过对军事后勤运输中运输路线选择问题的分析 ,提出了最短路模型。针对巨型交通网络的路径选优问题 ,以传统的最短路问题的Dijksta算法理论为基础 ,引入并行处理的概念 ,提出了改进的最短路算法 ,给出了算法的证明推导 ;并对算法效率进行了简单的分析 ,同时用示例对算法进行了计算。新算法在处理巨型网络时效率明显提高 ,为后勤运输路线的选择提供了有力的辅助决策工具     

对C~3I系统中辅助决策问题的几点思考

辅助决策是C~3I系统的一种高层次的信息处理功能.本文从军事指挥决策的特点出发,讨论了作战指挥决策的分类和基本内容;从理论和实践要求出发,分析了两种辅助决策系统的性质,提出了一种辅助决策系统的衍生设计思想,并引入了“辅助深度”和“辅助广度”两个概念,以帮助辅助决策系统设计过程中的功能定位;从方法论角度提出了辅助决策的统一模型,并分析和讨论了适用的决策技术;最后给出了辅助决策系统的一种实现框架.     

基于供应能力的VMI供应链复杂动力学行为研究

本文建立了供应充足与供应短缺两种供应模式下的VMI(供应商管理库存)生产库存控制系统的离散微分方程模型,基于Z-变换理论推导两种模式的传递函数,探究使得系统在两种模式下保持稳定与不稳定的参数取值范围。仿真实验验证了所得结果的合理性;通过设计不同的情境,计算各种参数组合下的最大李雅普诺夫指数,探究和分析了不同需求模式下系统的复杂动力学行为。结果表明:两种模式的VMI供应链系统具有相对复杂的动力学行为,决策参数的选择对系统的行为有决定性的影响,合理的选择决策参数可以使系统在不同需求模式下保持稳定。     

带特定选择机制的供应系统网络模型构建及分析

针对主观偏好影响在供应系统演化过程中的重要作用,提出了带有主观偏好"特定选择"机制的供应网络结构演化模型.研究了一般供应网络的结构特征与形成机制.构建了主观偏好选择表达式.设计了偏好选择的主客观影响权重系数,使得模型中主观偏好影响权重可调.通过模拟研究,分析了模型参数与网络结构的关系.研究结果验证了模型网络与现实供应系统基本结构特征的一致性,表明了所建模型能够较好地反映供应系统的基本结构特征,能够为基于系统结构的供应系统动力学行为研究,尤其是考虑主观决策偏好的供应系统行为研究提供支持.     

供应商选择决策的扭曲现象:供应中断分析北大核心CSCD

研究了在供应中断背景下,由一个零售商两个风险结构不同的供应商构成的批发价格契约下的供应链系统中,"双边际效应"对企业定价、订货及供应商选择决策的影响.运用供应中断管理和"双边际效应"理论,建立了相应的模型并进行了仿真.结果证实了双供应商系统下"双边际效应"对企业定价、订货决策的扭曲.进一步分别从供应链和零售商的视角进行探讨发现,该效应会显著扭曲零售商的供应商选择决策并使其从中获利,而供应商和整个供应链利润则会因此下降,供应链绩效受到损失.     

基于思维模拟的实时战术级地面防空C~3I智能辅助决策模型

基于思维模拟思想 ,根据军事决策的特点 ,对防空 C3 I系统智能辅助决策问题进行探讨 .主要作了以下几方面的工作 :针对决策信息特点 ,对信息进行分类 ;利用产生式规则进行知识表示 ;运用综合推理方法模拟指挥员的战略、战术决策 ;给出地面防空 C3 I智能辅助决策模型 ;采用面向对象思想对模型进行组织 .仿真结果表明系统初步实现了军事决策过程中人机的智能结合 ,典型事例的目标分配结果与专家决策结果基本吻合 .     

基于思维模拟的实时战术级地面防空C~3I智能辅助决策模型

基于思维模拟思想 ,根据军事决策的特点 ,对防空 C3 I系统智能辅助决策问题进行探讨 .主要作了以下几方面的工作 :针对决策信息特点 ,对信息进行分类 ;利用产生式规则进行知识表示 ;运用综合推理方法模拟指挥员的战略、战术决策 ;给出地面防空 C3 I智能辅助决策模型 ;采用面向对象思想对模型进行组织 .仿真结果表明系统初步实现了军事决策过程中人机的智能结合 ,典型事例的目标分配结果与专家决策结果基本吻合 .     

供应商选择决策的扭曲现象:供应中断分析

研究了在供应中断背景下,由一个零售商两个风险结构不同的供应商构成的批发价格契约下的供应链系统中,"双边际效应"对企业定价、订货及供应商选择决策的影响.运用供应中断管理和"双边际效应"理论,建立了相应的模型并进行了仿真.结果证实了双供应商系统下"双边际效应"对企业定价、订货决策的扭曲.进一步分别从供应链和零售商的视角进行探讨发现,该效应会显著扭曲零售商的供应商选择决策并使其从中获利,而供应商和整个供应链利润则会因此下降,供应链绩效受到损失.     

基于DIS的电子战指挥自动化辅助决策系统研究

应用DIS规范,设计并实现了一个电子对抗作战指挥自动化辅助决策系统。分析了该辅助决策系统的应用背景,提出了DIS的电子战指挥自动化辅助决策系统功能需求,给出了导演台的体系结构和实现方案,论述了系统的软硬件方案。解决了一系列关键技术,如电子战发射协议标准、辅助决策模型库、人机交互技术等。该系统帮助指挥员实现了电子战决策的科学化,提高了决策的准确性。     

基于自适应遗传算法的无人机航迹规划方法研究

随着攻防系统的发展与完善,实现飞行器有效突防越来越困难,而采用航迹规划技术能够有效的提高飞行器的突防概率.基于此,首先研究了参考航迹的角度、高度以及航迹段长度等约束条件;其次对航迹编码方式进行了改进,采用全实数的双向链表的编码方式;对自适应遗传算法的交叉和变异概率的计算方法、交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对采用不同的变异算子所得结果进行了对比分析.仿真计算的结果表明,该算法能够规划出一条满足要求的参考航迹,采用组合变异算子能取得比采用单个变异算子更优的参考航迹.     

混合种群RRT无人机航迹规划方法

快速扩展随机树（rapidly-exploring random tree，RRT）无人机航迹规划方法能够快速获得满足约束要求的可行航迹，但是无法获得接近最短航迹的较优航迹。针对航迹的最优性问题，提出了混合种群RRT无人机航迹规划方法。在基于环境势场的RRT算法的基础上，设计了一种种群优化方法，通过引入自优化种群和协同优化种群改善航迹段，使算法同时具有局部和全局寻优能力。在得到航迹节点的基础上，采用B样条曲线的平滑方法生成曲率连续的可跟踪航迹。仿真结果表明，所提算法能够综合考虑无人机航程代价和雷达威胁代价，快速地收敛得到接近最优且满足无人机动力学约束的可行航迹，在不同环境下也能有满意的收敛效率。     

交互策略改进MOFA进化的多UAV协同航迹规划

针对无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)多目标优化协同航迹规划方法中Pareto最优解集规模随迭代增长, 难以选择适合UAV任务特点的协同航迹等问题, 提出一种基于交互策略改进多目标萤火虫(multi-objective firefly algorithm, MOFA)进化的多UAV协同航迹规划方法。首先，采用变量分解策略将萤火虫算法中大规模变量分解成多个子种群, 以降低算法搜索的复杂度; 然后, 利用Tent混沌初始化和多种群循环分裂合并策略提高多目标萤火虫算法的搜索性能; 采用双极偏好占优机制、并设计协同度指标在Pareto最优解集中选取适合任务需要且协同度较高的UAV协同航迹。仿真实验表明, 所提方法能够根据任务设定生成对应侧重点、且满足协同性的相对最优航迹集, 证明了该方法的有效性。     

多目标最短路径进化求解方法

提出一种无圈有向图条件下的多目标最短路径进化算法。使用变长染色体对路径编码。进行染色体适应值分配时同时考虑支配关系及密度信息，保持了种群的多样性。有界精英保留策略保证了算法的优化性能。对算法的收敛性进行了证明。理论分析和实验表明，该算法可以在较短时间内获得多条多目标优化路径。     

一种自主水下航行器路径规划算法

提出了一种自主水下航行器穿越雷区的路径规划算法。将路径规划分为全局路径规划和局部路径规划两个部分,建立了水雷分布的Voronoi图,采用遗传算法规划出初步的全局最优路径。自主水下航行器按照全局最优路径航行时,利用前视声纳作为探测仪器。根据所测得的障碍物相对于自主水下航行器的位置关系设计出一个模糊推理系统(FIS)求解其避障角度,完成局部路径规划。仿真结果表明了这种算法的有效性。     

遗传算法在时间最优路径规划中的应用

提出一种应用遗传算法在三维区域寻找自主机车的最优路径的方法。路径由Bezier曲线得到 ,代表路径的Bezier曲线的控制点 ,作为遗传算法的未知参数来进行二进制编码。由于机车在行驶过程中受动力学和物理上的某种限制 ,遗传算法的适应值函数采取了适当的路径补偿。仿真结果表明了该方法的有效性。     

变化海流环境下AUV能量最优三维路径规划

为获取变化海流环境下自主水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)的能量最优路径, 基于最优控制理论提出一种用于AUV的三维能量最优路径规划算法。首先, 为了有效抑制海流对路径规划的影响, 将海流向量加入到AUV运动学模型中。其次, 在已知俯仰角及AUV位置的情况下, 利用庞特里亚金极小值原理, 获得能量最优控制律。最后, 利用线性定常系统的状态空间理论, 计算得到初始艏向角、航速以及能量消耗。在仿真环节, 通过与负反馈控制策略相比较, 说明所提算法能够规划出三维能量最优路径, 而且可以有效降低AUV的能量消耗。     

A Routing Algorithm for Distributed Optimal Double Loop Computer Networks

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基于精英族系遗传算法的AUV集群路径规划

针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)集群航路规划的缺陷, 提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm, EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中, 同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果, 并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning, MAPP)方法。仿真结果表明, 该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP, 通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时, 且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。     

连续搜索路径的最优化计算

在搜索状态建模和一阶搜索状态方程求解的基础上,建立了对随机运动进行连续搜索的发现概率最优控制模型。应用动态规划原理给出了最优搜索路径的逼近算法。算例表明,在目标初始位置和速度均服从圆正态分布的条件下,最优路径算法收敛。