完成时间限制下的任务-平台关系设计模型及算法

针对指挥控制组织结构设计中任务-平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务-平台关系设计(task platform relation design under mission completion time constraint, TPRDTC)问题的约束条件,建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling, MDLS)算法,给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例,分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。     

抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法

为实现被动测角目标状态和数目的实时估计,在高斯混合粒子（Gaussian mixture particle, GMP）的势化概率假设密度(cardinalized probability hypothesis density, CPHD) 滤波框架下,提出了基于抗“飞点”无迹卡尔曼滤波器（unscented Kalman filter, UKF）的GMPCPHD滤波算法,即抗“飞点”的UKF GMPCPHD滤波算法。在该算法中,粒子滤波的重要性采样函数由抗“飞点”UKF产生,粒子的预测与更新采用拟蒙特卡罗(quasi Monte Carlo, QMC)方式,目标状态的概率假设密度（probability hypothesis density, PHD）和势分布用一组高斯粒子滤波器（Gaussian particle filtering, GPF）近似。通过该算法与GMPCPHD、UKF-GMPPHD滤波算法的对比仿真,验证了该算法良好的跟踪性能。     

“公司+农户”型订单农业供应链的Nash协商模型

研究了一类由农户与公司构成的“公司+农户”型订单农业经营模式下的农产品供应链,其中农户在考虑产出不确定性以及订单价格的基础上确定农产品的生产量,公司拥有农产品的批发定价权,并在产出与需求双重不确定性情形下确定农产品的订单价格和零售价格. 对比分析了供应链集中决策与分散决策下公司和农户的最优决策行为. 研究结果表明,在订单农业经营模式下公司可以通过主导地位从中获取绝大部分的收益,而且实践中普遍存在的“保底收购,随行就市”价格机制无法防止公司在市场行情不好时的机会主义行为. 为此,引入一种基于Nash协商的收益共享契约机制来协调公司与农户之间的利益. 实施该契约机制不仅可以实现“公司+农户”型订单农业供应链的完美协调,还能带来社会福利的增加.     

航空人-机复杂系统极值风险评估稳定性分析

针对航空人-机复杂系统极值风险评估中存在不确定性、难于验证的理论问题,建立了综合考虑“物理特性”、“随机性”和“非线性”的驾驶员-飞机系统和故障数学模型,通过大量仿真数据分析样本数量、评估次数以及优化算法选取对评估稳定性的影响。为提高极值分布中样本数据序列的拟合精度,针对综合评估模型提出一种随机自适应进化粒子群算法（random adaptive evolutionary particle swarm optimization,RAE-PSO）算法,实现了收敛速度和拟合精度的提高。提出了提高航空人-机系统风险评估稳定性、降低评估误差的方法步骤,并通过案例验证了方法的有效性。     

弱偏好序下的最优单边匹配算法设计

传统的匹配算法假定学生偏好序是严格的, 但在现实中匹配的学生一方很可能会具有弱偏好序, 这时任意一种算法的双边匹配都不能满足稳定、抗操作和帕累托最优. 在中国, 高等学校录取的“平行志愿”录取方式是一个典型的单边匹配. 因此论文将弱偏好序的匹配算法研究拓展到单边匹配领域, 设计了“挤出”匹配算法, 并证明该算法满足稳定、抗操作和帕累托最优的算法, 且匹配后学生总效用最高. 通过计算机算法模拟的方式, 全志愿模拟录取证实“挤出”算法确实能显著改进匹配效率, 且主要改善优先序排名较后的学生的效用; 在两批次高考志愿录取模拟中, “挤出”算法使学生总效用最高, 能同时保证“高分低就”率和“高分落榜”率最低.     

基于粒度计算的鲁棒性组织设计方法

介绍了面向使命的组织和组织设计,讨论了组织的鲁棒性设计问题。分析了组织设计中需要考虑的使命参数不确定性,定义了使命邻域的概念来设计不确定使命环境。通过扩展基于粒度计算的组织设计方法,提出了鲁棒性组织设计方法,设计过程包括两个阶段:平台集粒化阶段和决策分层阶段。讨论了两个阶段的设计方法,并给出了基于遗传算法的平台集粒化方法。案例分析和对比试验表明文中的方法具有较好的性能。     

基于混沌粒子群优化的系统级故障诊断策略优化

针对诊断设计优化过程中的关键问题--故障诊断策略优化,提出了基于混沌粒子群优化算法的系统级故障诊断策略优化方法。该算法利用混沌优化不重复遍历系统所有状态的特点,引导粒子在全局范围内搜索,从而克服了粒子群算法“早熟”收敛的缺点。这使算法不仅具有较快的收敛速度,又保证了获得的最优解的可靠性,为获得有效的系统级故障诊断策略提供了可行的方法。最后,给出了该算法在诊断策略优化过程中的关键步骤,通过仿真证明了该算法对于系统级故障诊断策略优化的有效性。     

C2组织设计方法研究

组织高效能运作的基础是与其使命环境相匹配，或者说适应其使命环境。因此，设计与使命环境适应的组织是组织设计研究领域的难点和重点．本文通过对C2（command and control）组织基本概念的定义，在C2组织描述的基础上，对C2组织的设计提出了新的方法，并对其设计方法进行了分析论证．     

航天器发射多任务并行调度模型及算法

航天器发射高频度常态化和航天产品可靠度的增加,客观上要求航天器发射采用并行调度模式以提高发射资源利用率。针对工序迭代可能引发的航天器发射系统死锁,构建了死锁预测和损失评价机制,建立了最小化任务时间和最小化加权滞后时间综合的目标函数,设计了多任务并行调度模型,开发了多类agent协同工作的优化算法,并使用调度实例验证了模型和算法的可行性和有效性。模型和算法在“天宫一号”和“神舟八号”发射任务中得到初步应用,效果较好。     

基于强“奖优罚劣”算子的多指标灰靶决策模型

对多指标灰靶决策模型进行了研究。提出了对三种类型指标进行标准化处理的强“奖优罚劣”算子,相较于原有的线性的“奖优罚劣”算子,这种非线性算子进一步加大标准化后同指标各方案的数据的区分度,从而可以提高决策质量。以各方案靶心距平方和最小为目标建立了优化模型,并使用拉格朗日函数求解来得到各指标权重,并以此为基础构建了灰靶决策模型。最后,以实例说明了基于强“奖优罚劣”算子灰靶决策模型的合理性及算法的有效性。     

面向任务的指挥控制组织的鲁棒性优化

指挥控制组织面临的环境具有高度的：不确定性。为了满足指控组织能够适应预测到的使命环境的需求，提出了鲁棒性组织的概念。分析了面向任务的组织设计三阶段方法，并从中抽取出使指控组织满足鲁棒性要求的关键问题——进行决策者-资源分配，从而获得具有鲁棒性的决策者之间的协调网络。通过将组织设计过程中的决策者-资源分配问题抽象为数学规划问题．建立了解决鲁棒性决策者协调网络的模型，并为解决该类问题设计了分组遗传算法。最后用一个实际案例进行计算．对比分析表明．分组遗传算法获得的结果具有更好的鲁棒性和组织性能。     

备件组合方案下的多阶段任务成功性评估模型

通过定义任务结构函数来表示阶段任务成功与部件的关系,同时给出了给定备件组合方案下的 多阶段任务成功概率求解算法,为任务前确定备件携行量提供决策依据.     

基于m-best算法与rollout策略的平台任务关系优化设计方法#br#

在平台任务关系优化设计中,考虑单个任务资源分配过程中平台资源冗余度对后续任务分配的影响,分析优化设计过程的约束条件,构建了以最大任务执行精度与最小资源冗余度为综合目标函数的平台任务关系设计的问题模型,并使用基于m-best算法与rollout策略的方法对问题模型进行求解。m-best算法生成单个任务的m个平台分配方案,rollout策略用于均衡不同优先级任务之间的任务执行精度。最后,分别通过特殊算例和一般算例验证所提优化设计方法的优越性,算例的结果表明,使用该优化设计方法能够使高优先权任务的资源冗余度降低,从而使得整体任务执行精度提高。     

战场C2组织的描述与设计

为描述并建立信息化战争条件下高效的作战体系,提出了C2组织的概念.定义C2组织的基本元素(组织决策个体、平台实体和任务),并建立了C2组织的描述.基于C2组织的描述明确C2组织设计的任务:组织过程设计与结构设计,分析并建立了设计任务之间的关系.     

综合作战区舰载预警机防空警戒控制策略研究

为了研究航母编队在综合作战区内针对多威胁来源指派舰载预警机实施防空警戒时的控制策略问题,首先分析了舰载预警机巡逻策略生成的流程,以流程为主线,依次研究了敌方机场的作战能力及作战剖面、护航舰艇编队及舰载预警机的警戒区域,在此基础上,以空域栅格为单位,研究其对应的预警效果和威胁程度的评价方法;然后通过分析实际需求,提出了“指定架次型”“不考虑成本不指定架次型”和“考虑成本不指定架次型”3类可实现警戒接班任务的巡逻策略规划模型并分别针对性地提出了多主单从结构的多种群并行遗传算法模型求解方法。仿真结果表明,所提出的模型能够实现相应的巡逻策略规划功能,所提出的模型求解算法能够实现对相应模型的高效求解,即模型和算法的有效性得到了验证。     

兵力组织扁平化指挥控制结构设计方法

合理的兵力组织指挥控制结构能提高兵力组织的整体作战效能。首先介绍了兵力组织的组成要素,提出了兵力组织扁平化指挥控制结构的数学描述方法。在其基础上分析了扁平化指挥控制结构设计问题,以均衡和最小化组织中各决策单元的负载水平为目标建立了相应的优化模型。最后提出了一种多目标模糊离散粒子群求解算法,并结合联合作战算例证明了算法的有效性和优越性。