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。     

基于超网络的舆论演化动态模型

针对舆论演化过程中的复杂动力学问题,提出了超网络视觉下的舆论演化动态模型,该模型包括节点的添加、重新连接链路、超边的添加以及节点的老化4个过程,其中节点代表关键词,超边代表关键词所构成的话题。其次,利用非均匀网络的演化机制,分别对该动态演化模型的超度、节点自身关注度与节点间影响力两个因素的超度进行了详细的理论分析,分析结果表明节点超度完全符合幂律分布。最后,通过Matlab仿真模拟,分析了不同参数对节点超度分布变化的影响,并进一步验证了结果是遵循幂律分布的。     

一种基于区间值 Pythagorean 三角模糊语言集的多准则决策方法

为提升不确定环境下信息描述的准确性, 提出了区间值勾股三角模糊语言集(interval-valued pythagorean triangular fuzzy linguistic set, IVPTrFLS), 并研究了区间值勾股三角模糊语言变量(IVPTrFL variable, IVPTrFLV)相关的基本理论. 同时, 针对区间值勾股三角模糊语言环境的多准则决策问题, 提出了一种改进的基于区间的组合评价(combinative distance-based assessment, CODAS)方法, 即 IVPTrFL-CODAS 法. 首先, 定义了 IVPTrFLV 的概念、运算法则、Score 函数、Accuracy 函数及距离公式, 提出了区间值勾股三角模糊语言优先加权(IVPTrFL prioritized weighted arithmetic averaging, IVPTrFLPWAA)算子, 并对计算规则及算子性质给予证明; 然后, 通过求解属性权重的相对重要性系数, 建立了基于 IVPTrFLV 的改进 CODAS 方法; 最后, 通过实例对所提出方法的有效性及稳定性进行了验证.     

基于地形遮蔽的自旋弹测高雷达回波建模与仿真

为解决导弹自旋运动模型复杂、建模计算量大的问题, 建立了一种新的导弹自旋运动模型。在该运动模型的基础上, 考虑了地形起伏对弹载测高雷达回波遮挡的影响, 利用仿真地形, 采用地形遮蔽算法, 建立地形遮挡下的雷达回波模型, 仿真得到不同高度下的雷达回波图和频谱图。通过对回波的分析、得到在高度为10 km, 雷达斜照射角度超过65.3°时, 地形起伏对于雷达回波有显著遮蔽影响雷达回波发生频谱搬移等若干结论。该结论与实际情况一致, 验证了模型的准确性, 为后续弹载测高雷达回波模拟提供一定的理论支撑。     

基于Box-Cox变换分位数回归与负荷关联因素辨识的中长期概率密度预测

中长期电力负荷预测是电力部门制定电力系统发展规划和稳定运行的重要前提.针对影响中长期电力负荷预测精度的多个因素,本文利用逐步回归方法,从众多影响负荷预测精度的关联因子中,对关键的影响因子进行辨识,并提出基于Box-Cox变换分位数回归和核密度估计相结合的概率密度预测方法,得出不同分位点下未来连续几年的概率密度预测结果,实现了对未来年用电量准确波动区间的预测.以安徽省的历史用电量和社会经济数据为例,进行仿真实验.结果表明:该方法不仅实现了中长期电力负荷概率密度预测,而且利用强关联因素提高了中长期电力负荷概率密度预测的精度,有效解决了考虑多因子的中长期电力负荷概率密度预测问题.     

基于三维点云的岩体结构面自动分类与参数计算

结构面间距是岩体稳定性和力学特性分析中的一个重要参数，在岩石力学、采矿工程、边坡监测等领域的数值计算中广泛应用.本文以岩体边坡露头为研究对象，基于非接触测量获得的三维点云数据，提出一种基于密度聚类的结构面细化分类方法；在结构面粗略分组提取的基础上，通过投影变换、散乱点拟合等算法，求得结构面间距和岩体体积节理数.设计开发了结构面细化分类及间距等参数计算与分析原型系统，实际案例分析表明，本文方法可有效实现结构面的自动细化分类，并能够计算出间距等相关参数，可为岩体质量分级和岩体稳定性分析等提供方法支撑.     

多纤芯弹性光网络中虚拟网络映射模型及算法

为解决多纤芯弹性光网络虚拟化中的虚拟结点映射、链路映射和频谱分配问题,首先建立了一个以最小化占用的频谱数及最小化最大占用频隙号为目标的全局约束优化模型.其次,设计了具有高效的交叉、变异及不可行解可行化算子的全局优化遗传算法,以有效求解该模型得到最优的虚拟节点、链路映射方案.最后,为验证算法的有效性进行了不同的仿真实验.结果表明,所设计的算法能够有效地减小网络中占用的频谱数和最大占用频隙号.     

考虑标度的加型一致性模糊判断矩阵的排序方法

通过实例说明相关文献中加型一致性模糊判断矩阵排序方法的参数取值存在的问题,分析出该问题是由于其公式证明中没有区分标度导致的,指出其结论适用于0～1标度的加型一致性模糊判断矩阵.然后,重新证明了0.1～0.9标度下的加型一致性模糊判决矩阵的排序方法和相关结论.最后,定义了广义模糊标度,并给出广义模糊标度下加型一致性模糊判断矩阵的排序方法和相关结论,使得相关文献中排序方法和相关结论实现形式上的统一.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

基于匀质块五块模式的矩形件非剪切排样算法

基于匀质块五块排样模式对一类矩形件非剪切排样问题进行了研究.基于动态规划和隐枚举的思想设计了无约束矩形件非剪切排样问题的匀质块五块排样算法.与文献中的矩形件非剪切排样算法的对比试验表明:这种算法能够快速给出问题的最优解，而且可以降低板材切割工艺难度并减少矩形件的分拣成本.与2种矩形件剪切排样算法的对比进一步表明了引入“非剪切”的经济效益.