城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

进攻战斗电子对抗兵力需求的三层规划模型

为解决电子对抗兵力需求的作战预测问题, 估测合同战斗中不同作战阶段的兵力数量需求, 提升指挥作战效率与效果, 提出一种基于三层规划的电子对抗兵力需求模型。首先, 在详细分析陆上战术进攻战斗中电子对抗作战方式的基础上, 提出电子对抗规范交战模式。其次, 根据作战方式和作战阶段划分，建立电子对抗兵力需求的三层规划模型。然后，在使用模糊隶属度量化模型变量的基础上引入满意度函数算子, 通过遗传算法求解出各层最优满意度, 进而得到最优兵力需求。最后，通过算例仿真, 得到3个不同作战阶段电子对抗的最优兵力需求, 并通过与3种多层规划求解算法的对比, 表明了所提算法的适用性和结果收敛的高效性。     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

考虑保障装备可用度的舰载机作业调度优化

为了在保证较高水平的保障可用度前提下提高舰载机出动效率, 提出一种支持可用度约束的统计优化模型及其对应的启发式求解算法。能够同时生成舰载机的保障作业调度方案和保障装备计划性维护的时间安排, 并通过基于仿真的优化方式, 在启发算法的适应度评价中增加对视情维修和事后维修的仿真, 提高了舰载机作业调度方案的鲁棒性。仿真结果表明，所提算法能够提供一个稳定可靠的基准调度方案, 避免不必要的重调度。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

基于多目标的民用航空发动机典型部件维修间隔确定

发动机部件维修间隔制定得合理与否对民机运行的安全性与维修成本有着至关重要的影响，而MSG-3逻辑思想对维修间隔确定的方法没有提及。为此，本文通过建立数学模型，之后采用遗传算法对模型进行求解来确定发动机上典型部件的维修间隔，从而得到部件的维修间隔理论值。文章选取反推同步锁进行案例分析，将求得的维修间隔值和737NG维修计划文件（MPD）中的维修间隔值对比，发现误差为6.9%，表明了模型和算法的可行性。因此本文方法可以为国内发动机制造商确定部件维修间隔提供参考。     

清淤泵提升设备伸缩臂有限元分析及优化设计

秦山核电二期及方家山核电6台机组的PX泵房大修期间需对格栅除污机下方水室进行清淤处理,清淤过程中需用水泵将水室中的淤泥和残水抽出。把核电站PX泵房提升设备伸缩臂作为研究对象,目标参数设定为悬臂梁体积和质量,利用ANSYS Workbench进行参数化设计及求解,在总应力和总位移都有盈余的情况下,以悬臂梁截面尺寸的厚度作为设计变量进行尺寸优化,从而达到设计的要求。     

合成部队多阶段作战任务成功概率仿真评估

考虑战场环境和战时装备维修保障评估合成部队多阶段作战任务成功概率, 对于辅助合成部队作战任务规划和装备维修保障决策具有重要的现实意义。在分析合成部队装备和合成部队装备维修保障模式的基础上, 构建了战时合成部队多阶段任务剖面; 通过对合成部队作战过程的分析, 提出了战时合成部队各阶段任务成功要求; 充分考虑合成部队多作战单元任务的协同性、合成部队装备的多样性及其战时随机共因失效(random common cause failure, RCCF)、战场环境下敌方火力打击和阶段任务时间的随机性、换件修理时间的不确定性等复杂因素, 利用蒙特卡罗仿真(Monte Carlo simulation, MCS)原理给出了合成部队多阶段作战任务成功概率评估的详细仿真流程, 并通过算例进行仿真和结果分析。研究结果表明:本文模型可用于合成部队多阶段作战任务成功概率评估和战斗阶段持续时间优化, 并为战时合成部队备件携行方案优化奠定了模型基础。     

基于自适应变异PSO-SVM的APU性能参数预测模型

为提高辅助动力装置(auxiliary power unit, APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine, SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数的优化选择,提出一种基于自适应变异PSO算法优化SVM的APU性能参数预测模型。进一步分析了预测模型不同预测步长对短期预测精度的影响。利用某型APU性能参数数据进行了验证,并与多种预测模型进行了对比实验。实验结果表明,对于排气温度(exhaust gas temperature, EGT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)比标准PSO-SVM模型低47%;对于滑油温度(oil temperrature, OT)的预测,自适应变异PSO-SVM模型的MAPE比标准PSO-SVM低29%,为短期APU性能变化趋势预测提供了一定的参考。