基于改进ESE算法的多目标优化试验设计方法

超立方试验设计是试验设计领域的热点问题。传统的拉丁超立方试验设计优化算法以试验点间正交属性度量准则或均匀性度量准则为单一优化目标,以单一优化准则求得的试验设计并不能确保其他的优化准则最优。以正交度量准则和均匀性度量准则为优化目标,提出基于改进ESE算法的多目标优化试验设计方法。算例测试证明,与已有算法相比,本文提出的新算法能得到更优的试验设计。     

水下多目标定向高分辨阵列处理的计算机仿真方法研究

应用计算机仿真方法研究了几种的水下多目标定向高分辨阵列处理方法的统计性能，为水下多目标定向研究提供了重要的研究方法和手段。子空间类方法、ESPRIT和WSF是几种典型的高分辨方位估计方法，它们具有良好的统计性能。我们在以往研究的基础上，针对两个目标和三个目标情况，通过仿真研究了这些高分辨方法的分辨能力和估计精度，得到了各方法的分辨概率及均方误差随信噪比变化规律，这些仿真结果为水下多目标定向提供了依据。     

基于目标满意度的交互式多目标决策改进方法

以目标满意度函数为基础，以欧式距离构造系统总体协调度函数，提出一种改进的交互式多目标决策方法。该方法不但能充分体现决策者的主观愿望并实现决策者与系统间的信息交换，而且避免了在多目标向单目标转换时各单项目标或各目标满意度权重系数经验给定的不足。应用分析表明该方法有效可行，便于实际操作。     

水资源持续利用的多目标分析方法

随着可持续发展战略的发展 ,水资源持续利用成为水资源学科的重要研究领域 .本文在分析水资源持续利用追求的目标和这些目标的基本构造及其在整个持续利用过程中的基本特性和水资源持续利用的支持条件与协调关系的约束表示的基础上 ,建立了水资源持续利用的多目标决策模型 .它为理解水资源持续利用提供了形式化模型 .为了在非劣解集上作进一步的选择 ,本文还分析了目标之间的替代权衡关系的特性和由这种关系表示出的显示决策者偏好的规律性.     

一种基于目标贴近度的多目标决策方法

提出了衡量目标方案的一个新指标——目标贴近度 ,并给出了一种基于目标贴近度的多目标决策方法 .     

基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法

提出了多目标决策中衡量目标方案的两个新指标：目标达成度和目标综合度,并提出了基于目标达成度和目标综合度的交互式多目标决策方法．     

基于决策融合的多无人机协同目标检测识别算法

针对现阶段单无人机不能高效完成大区域巡视的问题,提出一种多无人机决策融合的目标检测识别算法。首先改进Retinanet算法进行单无人机的目标检测,根据航拍图像目标特性,调整anchor参数和训练策略。同时利用特征提取算子配准多无人机航拍图像,实现多机图像坐标一致,并进行图像拼接。然后综合目标的位置信息和属性信息对多机图像进行目标关联。最后提出一种基于冲突度量的动态切换策略,自适应选择DST(dempster-shafer theory)或DSmT(desert-smarandache theory)融合关联目标信息。在多无人机协同目标识别数据集上进行实验,结果表明所提算法能在增大单次巡视范围的同时,提高无人机巡视系统的检测精度。     

超视距多机协同多目标攻击系统研究

首先在BVR多机协同多目标攻击系统中使用了自主优先权和协同优先权,采取了分组决策的方案,然后用BP神经网络完成目标分配,SOFM神经网络完成攻击排序,采用神经网络实现了决策算法,并对整个决策系统进行了仿真;然后,在原始态势数据的基础上计算了导弹攻击区,用比例导引法实现了空空导弹攻击.最后设计了BVR多机协同多目标攻击系统,将空战决策,导弹攻击区判断,导弹攻击融为一体,并进行了仿真.结果验证了决策的正确性.本文工程背景强,所得的仿真结果可供工程设计时参考.     

改进的Pareto多目标协同优化策略

为了提高标准协同优化的收敛性并扩展其多目标优化能力,将Pareto多目标遗传算法用于协同优化的系统级优化,提出了一种改进的Pareto多目标协同优化策略（enhanced collaborative optimization using Pareto multi-objective genetic algorithm, ECO-PMGA）。为了保证非劣解集的Pareto最优性与均布性,提出了一种考虑拥挤度的非劣解逐级排序方法。ECO-PMGA采用2-范数形式的学科间一致性约束以提高学科级优化的效率。通过两个典型的优化算例对ECO-PMGA的数值稳定性与搜索Pareto非劣解集的能力进行了检验。研究结果表明,ECO-PMGA的收敛性与数值稳定性得以显著提高,而且ECO-PMGA具有良好的Pareto多目标优化能力。因此,ECO-PMGA在复杂耦合系统的多目标优化设计方面具有较高的实用价值。     

基于目标希望水平的多目标决策新方法

本文提出一种基于目标希望水平的多目标决策新方法，该方法按照实际决策思维方式构造产生非劣解的辅助问题，充分考虑决策人在决策过程中的交互要求，通过决策人对目标希望水平的确定或修正获取有用的偏好信息，简单、实用，易于在计算机上实现。文中给出的若干定理保证了决策方法的有效性。     

政府补贴下的再制造逆向物流多目标选址模型及算法

考虑政府行为对再制造逆向物流的影响,本文通过对社会成本、经济成本和回收收入的优化,构建一个多周期多目标的动态混合整数规划模型.在模型中对政府补贴行为进行定量描述,其补贴大小与实际回收率、规定回收率以及单位补贴等相关,以及据此设计多目标粒子群算法对模型进行求解.通过仿真实例,验证模型的有效性和算法的可行性,并对政府补贴参数进行了灵敏度分析.     

Polyphase coded signal design for MIMO radar using MO-MicPSO

A novel modified optimization technique known as the multi-objective micro particle swarm optimization(MO-MicPSO) is proposed for polyphase coded signal design.The proposed MO-MicPSO requires only a small population size compared with the standard particle swarm optimization that uses a larger population size.This new method is guided by an elite archive to finish the multi-objective optimization.The orthogonal polyphase coded signal(OPCS) can fundamentally improve the multiple input multiple output(MIMO) radar system performance,with which the radar system has high resolution and abundant signal channels.Simulation results on the polyphase coded signal design show that the MO-MicPSO can perform quite well for this high-dimensional multi-objective optimized problem.Compared with particle swarm optimization or genetic algorithm,the proposed MO-MicPSO has a better optimized efficiency and less time consumption.     

MIMO雷达稀疏阵列优化设计方法

针对运动平台多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达应用中无法进行规则稀疏布阵, 传统的稀疏阵优化设计方法优化对象单一的问题, 提出一种利用多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm, MOEA)进行阵列结构优化的方法。将MIMO雷达接收端的收发联合和差波束的旁瓣电平为优化目标, 使系统具有尽可能好的和差波束旁瓣抑制性能。仿真结果表明, 基于Pareto秩排序的MOEA的MIMO雷达稀疏阵优化设计可以使系统多种性能得到提升。     

An eco- and inno-product design system applying integrated and intelligent qfde and triz methodology

The green environmental laws and regulations are legislated, implemented, and enforced in many countries and economic regions. The provision of green products and services are the fast growing trend in global consumer markets. Therefore, introducing new products with environmental considerations becomes critical for global brand manufacturers. This research depicts an integrated and intelligent eco- and inno-product design methodology to support environmental friendly green product development. The methodology adopts approaches, such as life cycle assessment (LCA), quality function deploymnet for environement (QFDE), theory of inventive problem solving (TRIZ) and back-propagation network (BPN) to achieve eco- and inno-design objectives. LCA evaluates and compares the environmental impacts of production. QFDE transforms high-level concerns of environment into design requirements. When there are many historical QFDE data, the BPN prediction model is trained and deployed to automate the specifications of green design improvement. TRIZ is to support the creation of innovative product design ideas effectively and efficiently during the concept design stage. Finally, this paper presents two eco-design cases of power adaptor to demonstrate the proposed methodology.     

考虑风险相关性的软件风险多目标优化控制研究

研究软件风险控制的理论和方法,对提高软件开发成功率有着重要作用.面对软件风险管理的精细化要求,已有的单目标风险控制模型难以有效管理软件风险.本文将软件风险控制成本和软件风险暴露值作为控制目标,提出软件风险多目标优化控制模型.进一步将风险损失层面的相关性纳入风险控制模型,建立了考虑风险损失非可加性的风险控制多目标优化模型,刻画软件风险管理实践中存在的风险相关性问题.采用多目标粒子群算法对风险控制多目标优化模型进行求解,并采用一个软件开发项目的风险控制问题进行案例分析.分析结果表明,在软件风险暴露和软件风险控制成本两个目标之间近似呈现非线性置换关系,可以根据项目中风险控制成本的实际情况,快速找到对应的最优风险控制策略.考虑风险相关性的风险控制模型能刻画出软件风险管理实践中更加复杂的关系,给出更加符合实际情况的风险控制策略,对提高软件风险管理水平有着重要意义.     

基于遗传算法的类零相关多相码设计

距离高分辨多输入多输出（multiple input multiple output,MIMO）雷达体制下,目标回波可能跨越多个距离单元,因此要求发射信号在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。针对这一问题,提出了一种基于遗传算法的类零相关多相码设计方法。该方法选择具有零相关特性的零相关码集为初始群体,然后针对零相关码的特性,对遗传算法的交叉和变异操作进行了优化设计。通过把相关信号能量向远离主瓣的区域挤压,获得的多相码在主瓣附近具有较低的自相关旁瓣和互相关。最后,计算机仿真验证了该方法的有效性。     

Pre-processing filter design at transmitters for IBI mitigation in an OFDM system

In order to meet the demands for high transmission rates and high service quality in broadband wireless communication systems, orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） has been adopted in some standards. However, the inter-block interference （IBI） and inter-carrier interference （ICI） in an OFDM system affect the performance. To mitigate IBI and ICI, some pre-processing approaches have been proposed based on full channel state information （CSI）, which improved the system performance. A pre-processing filter based on partial CSI at the transmitter is designed and investigated. The filter coefficient is given by the optimization processing, the symbol error rate （SER） is tested, and the computation complexity of the proposed scheme is analyzed. Computer simulation results show that the proposed pre-processing filter can effectively mitigate IBI and ICI and the performance can be improved. Compared with pre-processing approaches at the transmitter based on full CSI, the proposed scheme has high spectral efficiency, limited CSI feedback and low computation complexity.     

改进的体系进化架构优化设计方法

针对体系的复杂性、自主性和演化性特点,提出一套能够对体系开展优化设计的流程方法.通过引入联合能力集成与开发系统的需求分析方法对体系进化架构进行改进,提升体系进化架构对需求的获取能力.并在进化算法优化的过程中,对体系级、系统级和子系统级各层设计变量采用一体化编码形式纳入到进化架构中.最后,以海上救援问题作为应用案例,验证...     

卫星导航信号设计中调制方式的新选择

针对在拥挤的L频段设计更高性能卫星导航信号体制的问题,提出该频段部分信号采用最小频移键控(minimum shift keying, MSK)调制。首先建立最小频移键控-二进制偏移载波（minimum shift keying binary offset carrier, MSK-BOC）调制的通用数学模型,然后以典型的GPS L1-CA、GPS L1-P(Y)和GPS L1-M信号为例,仿真并对比讨论了这3种信号分别采用MSK调制和二相移相键控（binary phase shift keying, BPSK)调制时的码跟踪误差、多径误差包络、自相关函数和功率谱密度。分析结果表明,当卫星导航信号满足一定条件时,采用MSK调制能够获得比BPSK调制更好的性能,论证了在卫星导航系统L频段采用MSK调制的可能性。     

A SUSTAINABLE PLATFORM FOR E-SERVICE SYSTEM DESIGN

1. Introduction We all know that service business is a verycomplex and dynamic system, which meansthat many elusive and interrelated componentsor objects are involved in the service business,and they are dynamically interrelated.Accord…