模拟退火算法在雷达干扰资源优化分配中的应用

为了使有限的雷达干扰资源发挥最佳的干扰效果,以干扰机压制概率公式计算为基础,建立雷达干扰资源分配目标函数.先应用模拟退火算法优先分配威胁等级较大的雷达,将干扰压制概率较大的干扰资源进行优化分配,然后在此基础上,再对剩余的干扰资源进行二次模拟退火优化分配,以实现从可行的解空间中找出满足目标函数和约束条件的雷达干扰资源分配的全局最优方案解.仿真结果表明,该方法不仅有效、可行,而且能同时适用于"一对一"和"多对一"情况分配,对于设计和开发雷达干扰智能决策支持系统有一定的意义.     

卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。     

铁路编组站配流协同优化模型与算法

编组站配流问题是研究车站作业计划优化编制的主线, 是站调阶段计划的核心. 为了实现配流的协同优化, 综合考虑解体调机、编组调机、到发线运用、取送车作业、配流等约束, 对总车流量、出发列车满轴列数、车辆在站停留时间等目标函数进行层次划分, 建立了编组站配流优化模型, 并以ECGACO算法为基础, 设计了针对配流问题的遗传-蚁群协同求解算法. 以郑州北站的实际数据进行测试证明了算法的有效性, 为编组站阶段计划的优化编制及配流智能化的实现提供了较好的解决途径.     

基于虚拟代理的两阶段网格资源协同分配模型

由于网格资源的分布性和异构性,资源协同分配一直是网格计算的基础研究内容.针对资源协同分配中用户对费用和截止时间的约束,提出一种基于虚拟资源代理的两阶段协同分配模型.虚拟资源代理通过一个两阶段的分配机制来优化资源配置和价格方案,用于满足用户费用约束和提高系统资源收益.同时,虚拟资源代理利用队列系统建立资源工作模型,为用户任务提供量化的截止时问保证.仿真实验从任务截止时间违约率、资源收益和资源利用率三个方面比较了基于该模型的协同分配策略与传统策略的性能表现.实验数据显示,对具有费用和截止时间约束的任务,该模型能有效提高用户QoS满意度和系统资源收益.     

基于改进PSO算法的复杂产品协同优化分配研究

研究网络制造环境中复杂产品关键部件生产任务的协同优化分配问题。以总费用最小为目标,对复杂产品关键部件的生产任务在联盟企业的优化分配进行了研究,提出了该问题的非线性数学规划模型。开发针对该问题的粒子群算法(PSO),该算法提出适用于关键部件-联盟企业关系的离散粒子编码方法。采用基于可行性规则的方法处理约束问题,避免了罚函数的选择,较好地改进了算法的搜索速度和收敛性能。以某企业重型燃机的协同制造为实例,进行仿真研究,仿真结果证明了模型与算法的有效性。     

烟叶采购混合订单分配优化模型与算法

烟叶采购混合订单分配问题包括卷烟企业炳叶供应商选择和订单分配优化两个子问题,是卷烟企业资质认证采购和供应链优化的基础.综合考虑供应商选择和订单分配优化,以最小化隐性和显性采购费用为第一优化目标、最小化供应链循环时间为第二优化目标、最小化品质负差为第三优化目标,建立卷烟企业烟叶采购混合订单分配模型;利用组合赋权法确定目标权值,提出基于内置换、内外置换、取舍三种基本操作的烟叶混合订单分配启发式算法.利用该模型与算法即可确定供应商备选集合及其优先顺序和订单分配方案.实例表明所建立的模型与算法行之有效,为卷烟企业供应链优化提供理论支持,对卷烟行业的资质认证采购具有现实指导意义.     

改进型多路径分配模型及算法设计

针对现有的有效路径和有效路段两个概念存在的缺点 ,通过引入量化指标——临界相对差重新定义它们 ,对改进的多路径分配模型进行了深入探讨 ,并通过一个路网实例进行验证 ,取得了满意的结果 .     

随机型协同时隙分配模型

为解决机场概率容量条件下的协同时隙分配问题,提出了随机型协同时隙分配策略. 根据机场容量预报的更新模式,分别建立了静态模型和动态模型,模型以各种概率容量情景下的总航班延误损失期望最小为功效性目标,以各种概率容量情景下的平均旅客延误时间期望最小为公平性目标,在满足有效性约束的基础上,为进场航班分配时隙;并采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ求解模型. 以某机场运行数据为例进行仿真验证,与随机型地面等待经典模型相比,本文模型实现了机场概率容量条件下时隙资源的功效、公平、有效分配.     

一种软件开发资源的优化和再分配模型

根据Putnam估算模型,结合软件模块化开发方法,利用非线性决策理论提出一种软件开发资源的优化和再分配模型。该模型首先计算出在资源有限的前提下,每个模块应该分配的最佳资源以及应该能够达到的最优生产率。然后在开发过程中,动态检测各个模块的实际生产率并与其最优生产率进行比较,适时调整各个模块之间的资源,使得全局劳动生产率最优。最后通过仿真实例说明了该模型的有效性。     

数据网格资源协同分配问题研究

针对网格资源动态、自治、分布的特点以及数据网格中存在的数据复制问题,提出了基于市场机制,具有分布式特性,并且支持数据复制机制的数据网格资源分配体系结构(data grid maket-based architecture,DG-MA)。在此基础上,采用多单位组合拍卖模型(multi-unit combinatorial auction,MUCA)对数据网格中的资源协同分配问题进行建模,给出了用分支界限技术求多单位组合拍卖问题最优解的具体算法,从而得到了基于市场机制的数据网格资源协同分配最优方案。     

混合编队协同空战电子支援干扰功率分配方法

针对电子战飞机和战斗机编队协同空战条件下电子支援干扰功率分配问题进行研究。根据电子干扰的功率条件建立电子干扰压制距离模型;基于电子压制距离构建作战优势模型,得到压制功率与作战优势之间的函数关系;以编队作战优势最大化为目标函数建立功率分配优化模型。最后,对模型的合理性进行仿真验证。结果表明,所建立的功率分配方法能够进行合理的功率分配,实现最优干扰效能。     

基于变效能因子的Lanchester协同干扰最优功率分配

针对协同电子干扰中的功率分配问题,分析了电子干扰与作战效能之间的数学关系,并以此为基础建立了变效能因子的Lanchester平方律扩展模型。以模型的状态方程构建目标函数,在作战编队干扰功率总量恒定的约束条件下,分别分析求解了红方在资源与火力处于优势与劣势情况下的电子干扰的最优功率协同分配策略,并给出了详细的数学推导过程。仿真结果表明,该协同功率分配策略能够实现整体作战效能与干扰效能的最优化,即模型的合理性得到了验证。     

远距离支援最优干扰空域规划

针对支援突防作战中远距离支援干扰机最优空域的规划问题,确定了干扰机的配置范围、雷达探测范围,提出了航线安全间隔和有效干扰航段的概念,以有效干扰航段、干扰机数量和干扰机离雷达中心的距离三个参数构建评价函数,建立了远距离支援有源干扰空域规划的模型。该模型具有多约束、非线性的特点,因此采取灰狼优化算法对其求解,为降低在模型求解时算法陷入局部最优的概率,引入非线性调节参数和记忆功能对灰狼优化算法进行改进,继而规划出相应的空域。采用仿真的方式验证模型的合理性和求解算法的有效性,得到了不同决策偏好下的空域。     

基于拍卖算法的多机协同火力分配

为解决超视距协同空战中的多机协同火力分配问题,首先建立了空战威胁估计和空战优势估计模型,构建了多机协同火力分配的数学模型。其次基于多智能体拍卖算法,提出了一种分布式的多机协同火力分配方法,该方法同时考虑了火力分配的效益和代价,能在较短的时间内给出较为合理的协同火力分配方案,具有计算量小、通信量低、动态性以及实时性好等特点,可应用于解决多机协同火力分配中的资源分配、冲突消解等协作问题。最后,通过仿真实验证明了该方法的合理性和有效性。     

基于指派模型的导弹装备体系弹种优化设计

针对体系作战中多弹种协同完成多类型作战任务的需求, 建立了以导弹装备体系效能为引导的弹种优化设计结构框架, 以综合考虑任务、成本和风险影响因素的装备体系效能最优为目标, 构建了指派模型, 并给出了该模型的约束条件。针对该优化问题的可行解空间较大、计算时间较长的特点, 设计了基于作战环的模型快速求解方法, 以加快设计过程。算例分析结果表明: 该指派模型能够实现导弹装备体系中最优弹种设计方案的求解, 同时引入作战环可以极大地缩小可行域, 从而显著提高设计计算效率。     

基于多阶段多指标的编队干扰方案协同决策研究

在现有装备的基础上,为合理地选择各个阶段的干扰方案以达到最佳效果,将编队干扰方案决策问题看作一个多阶段多指标系统,依据系统协同原理,定义了协同度概念,将模糊优选理论与动态规划原理相结合,提出一种能够有效求解多阶段多指标问题协同决策的方法。将该方法运用于编队干扰方案决策中,建立了全程决策数学模型。在给定的战术想定情况下,对求解过程进行了分析,为能够实时准确地得到各种作战态势下的最优决策,编程设计了基于GUI的干扰方案决策系统操作界面,通过仿真分析了不同指标权值下协同度对决策结果的影响。     

多机协同电子战规划压制干扰布阵研究

针对电子战任务规划中的多机协同压制敌防空雷达网的干扰布阵问题,提出了航线规划安全区概念,基于数学形态学方法对安全区最小宽度进行求解,以安全区最小宽度和各部干扰机距敌方雷达网中心距离之和作为目标函数,构建了干扰布阵的多目标优化模型,采用多目标粒子群优化算法对模型进行求解,通过仿真实验对求解出的Pareto最优解集进行分析,得出了各部干扰机压制敌雷达网的最优干扰布阵方式,验证了所建多目标优化模型的正确性,同时也表明多目标粒子群优化算法在求解多机协同电子战干扰布阵问题是可行的、有效的     

编队空战中协同电子干扰的功率分配

针对编队空战的协同电子干扰功率分配问题,采取空域叠加方法将编队空战中协同电子干扰的空域简化为单机干扰空域,以目标对编队的威胁程度以及编队对目标的压制效果为指标,采用整数规划方法建立了编队空战时的电子干扰功率协同分配模型,包括干扰扇区间和干扰扇区内的功率分配算法。仿真结果表明,进行编队空战电子干扰功率的统一分配,能够避免单一干扰装置对目标干扰功率分配的不足,还可以减少各干扰装置独立作用时对同一目标干扰功率的重复分配,达到了干扰效果的优化。     

LFM脉冲雷达恒虚警检测的协同压制干扰

针对采用恒虚警检测的线性调频脉冲压缩雷达,提出多假目标联合灵巧噪声的协同压制干扰方法。首先阐述了利用卷积调制转发实现多假目标压制干扰的机理,并推导得到压制信号关键参数值,如假目标个数及干噪比。然后分析了多假目标干扰在侦测参数存在误差时的不足之处,并进一步计算进行协同干扰所需的压制噪声功率。最后对协同压制干扰的效果进行了仿真验证,仿真结果表明,该方法能够降低目标发现概率,实现对雷达检测环节的有效干扰。     

基于协同memetic PSO算法的传感器目标分配问题求解

传感器目标分配问题是防空系统传感器管理的一项重要研究内容。对面向跟踪的防空系统传感器目标分配问题进行了研究,结合主客观分配原则,利用0-1整数规划模型对问题进行了建模,约束主要考虑传感器的跟踪能力和目标的被执行跟踪容量。构造了一种协同memetic 粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法,分别采用PSO算法和邻域搜索算法作为全局搜索和局部搜索。为了在粒子位置矢量中反映出传感器组合,根据问题设计了一种特殊的粒子编码方法。最后通过仿真实验验证了算法的合理性和有效性。