战时随机运输时间路径优化研究

以战时无分布函数的随机运输时间路径优化问题为研究对象,采用随机机会约束规划方法建立战时运输路径优化模型,设计了基于随机模拟获取适应度的遗传算法来求解问题模型,并处理了战时运输中的必经点问题.最后,给出的算例验证了模型和算法的有效性.     

基于二维自由空间蚁群算法的反舰导弹航路规划仿真

提出了一种基于自由空间蚁群算法的反舰导弹航路规划方法,并对算法进行了仿真.对基本蚁群算法的研究往往是基于旅行商问题(TSP)进行的,不适合反舰导弹航路规划使用,通过使用动态开辟路径节点的方法,解决了这一问题,同时也为将蚁群算法应用到其它自由空间规划问题提供了思路.通过程序仿真得到了较好的结果,证明了该算法的可行性.     

优化差异工件单机批调度问题的改进蚁群算法

研究了单机环境下工件尺寸有差异的批调度问题,设计了一种改进蚁群算法对问题的制造跨度进行优化.首先引入了Metropolis准则的概率选择机制作为路径激励策略,避免蚁群算法过早收敛的问题;然后采用了Batch First Fit算法对蚁群的路径进行解码,以产生可行的分批方案.最后选取了问题的所有24类算例,将改进的蚁群算法和遗传算法及模拟退火算法进行了全面的对比实验,结果验证了改进的蚁群算法的有效性.     

解决位置管理问题的混沌混合差分进化算法

位置管理问题是移动计算环境中的一个重要问题.提出了一种解决位置管理问题的混沌混合差分进化算法,给出了将浮点编码的种群个体映射为问题解的方法,给出了解决标准差分进化算法早熟收敛问题的混沌搜索算法.仿真结果表明,混沌混合差分进化算法能有效解决移动计算中的报告小区规划问题,且算法的搜索质量优于遗传算法、禁忌搜索算法、蚁群算法和传统差分进化算法.     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

多约束条件下战场导航路径规划问题研究

为提高战时导航路径规划的有效性,着重考虑了导航目标自身对道路的约束因素,建立多约束条件下导航路径规划问题模型;对影响路径规划的道路指标进行无量纲化,给出了多约束条件下导航路径规划问题的求解算法;实例验证表明,算法在路径规划过程中融合了多方面的约束因素,较传统的算法,有利于提高战时导航路径规划的有效性。     

基于改进蚁群算法的舰载机弹药调度

针对舰载机弹药调度供求点多、批次量大等特点,通过分析限制因素,建立了调度方案求解模型。利用蚁群算法对方案模型求解,提出了具体实现算法,每次循环对信息素进行变异调整,并通过引入遗传算法的精英保留和交叉运算操作思想,克服了基本蚁群算法搜索时间长、易陷入局部最优解等缺陷。数值仿真结果验证了调度模型的正确性,以及改进蚁群算法的有效性。     

基于客户满意度的MOVRPFTW的单亲遗传混合蚁群算法

为解决基于时间窗和食物新鲜度形成的综合客户满意度，且具有最大运输时间限制的带模糊时间窗的多目标车辆路径问题（MOVRPFTW），建立了相应的数学模型。针对蚁群算法容易陷入局部最优的缺陷，将单亲遗传算法和蚁群算法相结合，利用单亲遗传算法的3种遗传算子和区别于传统遗传算法的两种操作手法，构建了多种单亲遗传混合蚁群算法，并进行算例测试。结果表明：与基本蚁群算法相比，单亲遗传混合蚁群算法求出的解的各项目标的平均值更优；同时，单点单亲遗传混合蚁群算法较多点单亲遗传混合算法在求解此问题中的用时更少、计算效率更高，并且移位算子较其他两种算子具有较好的求解性能。     

基于蚁群-遗传混合算法的设备布局优化方法

以生产车间设备布局优化的最小物流费用为目标,建立了车间设备布局优化问题的二次分配模型,并采用蚁群-遗传混合算法来对这一模型进行求解.该混合算法将蚁群算法和遗传算法的优点相融合,以蚁群系统的解作为遗传算法的初始种群,克服了蚁群算法的收敛速度慢,容易陷入局部最优以及遗传算法的容易早熟收敛等缺陷,来实现模型的全局最优.本文以某机械厂制造车间为例,运用MATLAB编程实现算法求解,结果显示:应用蚁群-遗传混合算法设计出来的设备布局新方案比原始方案总物流费用节约了10.6%,同时,混合算法在求解车间设备布局优化问题时比蚁群算法或者遗传算法速度更快,效果更好.     

多媒体数据库系统设计的关键技术研究之一:特征的提取与索引

首先在分析MMDBMS体系结构的基础上,指出MMDBMS设计中的关键技术及其相互关系。本文的中心议题是多媒体对象特征的提取与索引,其中,在特征的提取方面概述了当前科技界在这个领域取得的成果;在特征的索引方面,结合已有的多维索引结构树,给出了一个适合MMDBMS的数据结构MIX-TREE。     

移动视频直播的互动性对持续使用意愿的影响

移动视频直播指用户通过移动设备实时制作或观看视频的服务。近年来，移动直播APP快速发展，吸引了大量的用户，然而平台的最终成功取决于用户持续使用。本文聚焦于移动视频直播的互动性，以流体验理论、社会临场感理论和认同理论为基础，从心理认知视角探讨了互动性对用户持续使用意愿的作用机理。通过问卷调查，共收集346份有效问卷，采用SPSS和PLS软件对假设模型进行验证。结果显示，移动视频直播的互动性通过提高用户观看体验（流体验、社会临场感）和主播认同进而影响满意度和持续使用意愿。同时互动性的各个维度对用户体验和认同感的影响程度存在显著差异。据此，为移动视频直播运营商的长期发展提供了理论指导。     

仿生机器鱼尾鳍的动力学研究

高的稳定性是仿生机器鱼高效推进的前提，而对尾鳍的稳定性控制是实现仿生机器鱼稳定性的主要方法。通过“二维波动板”理论，建立了三节仿生机器鱼的动力学模型，并对模型进行了实验验证，由该模型出发，分别计算出水动力和惯性力引起的尾鳍驱动力矩的值，分析了该值与仿生机器鱼各个运动参数的联系。为仿生机器鱼的稳定性控制建立了理论基础。     

某反坦克导弹视场交叉判据建模与仿真

在建立了某反坦克导弹目标瞄准线数学模型，红外视场锥面数学模型和红外视场重合长度数学模型的基础上，实现了对瞄准线高低角，方向夹角，瞄准线公垂线长度和交叉火力射击条件下视场重合长度的数学解析计算，从而确定了视场在空间的相互位置关系，为进行合理的阵地配置提供了科学的理论依据，最后进行了仿真验证。     

油田压裂井增油量的预测及其生产规划的优化设计

利用现有压裂井产油观测数据，采用动态数据处理方法，建立了月增油量的预测模型；依据预测结果，利用整数规划的方法，规划设计未来年度油田的压裂井数及压裂方式。     

不同流道轴面形状的液力缓速器内流场的模拟

为了研究不同流道轴面形状对液力缓速器制动力矩的影响,采用了雷诺时均N-S方程、标准k-ε模型和SIMPLEC算法对液力缓速器内部流场进行了数值模拟,分析了不同轴面形状下液体流动的速度分布、压力分布和湍动能分布规律.以Rothalpy值的变化作为损失分析指标,定量比较不同流道轴面形状对制动力矩的影响,得出长圆形缓速能力最大,扁圆形次之,梨形最小,可为液力缓速器设计理论的完善和后续研究工作提供重要的理论依据.     

体系异常状态分析的初步研究

体系异常状态蕴含了体系能力演化过程的重要信息，对体系异常状态的分析是体系能力分析的重要手段。针对这一问题，提出了体系异常的概念和类型划分，划分为体系关联结构异常、体系组分规模异常和体系组分能力异常；给出了体系异常分析过程的基本过程和初步方法：体系异常状态判定、体系异常状态回溯和级联分析。最后，给出了部分仿真试验结果，验证了研究的应用价值。     

四类拍卖的收益等价性研究

在收益等价性及应用的完整框架下对四类拍卖的收益等价性问题进行了总结、研究和探讨.在对收益等价定理进行推论和应用的基础上,确认了SIPV(对称、独立、私人价值)假设下四种拍卖期望收益与期望支付的等价性,推导了二价全支付拍卖的均衡竞价策略.在此基础上比较并解释了SIPV假设下四种拍卖均衡报价的排序关系.总结,比较并解释了关联价值假设下四种拍卖的期望收益的排序关系.指出不同的信息结构设定是影响不同假设下拍卖收益等价性和不同假设拍卖模型对经济现象解释能力的关键因素.最后,展望了拍卖收益等价问题的新的发展方向.     

风险概念分析

分析了风险的概念，介绍了不确定性经济学、保险和金融三个领域中与风险有关的概念（效用函数，风险厌恶，保险，金融风险）和各自关心的主要问题（如风险的衡量，保费的确定，资产价格波动），以及一些重要结论（Pratt定理等）。     

我国科学史研究的系统论分析

我国科学史发展实质上是在科学史系统的内在动力和外在支持的过程中发展起来的。通过对我国科学史系统化发展特征、系统动力机制及未来走向的研究 ,从系统论角度对我国科学史有一个新的认识。