基于连续Hopfield网络的反导火力分配优化

为缩短防空火力分配模型解算时间,提高防空火力分配的鲁棒性,应用Hopfield神经网络对反导火力分配问题进行了研究。以反导火力分配为研究对象,建立了反导火力分配模型,以提高反导战场管理的智能化。提出了基于连续Hopfield神经网络的反导火力分配优化算法,并对该算法进行了收敛性和稳定性分析;最后应用实例验证了模型的有效性。     

基于弹道形成的空基助推段反导拦截弹制导律设计

围绕空基助推段反导作战拦截弹制导问题,建立了空基动能拦截弹的时间最优控制模型。结合空基助推段反导作战任务的特殊性探讨了模型的边界条件和容许控制问题;提出了基于虚拟弧的拦截弹可行轨迹确定方法;进一步选取拦截弹飞行时间最小、拦截弹飞行距离最短和命中点拦截弹与目标弹道导弹的拦截角度最大为性能指标,给出了弹道形成制导律的计算方法;通过案例仿真验证了模型及算法的有效性。     

0-1型整数规划在火力最优分配中的应用

给出了空中目标威胁度和防空火力单位射击有利度的计算公式,建立了火力最优分配的０－１整数规划模型     

基于协同效能的反导作战任务分配模型

提出了一种基于效能最优的多个反导武器系统协同反导作战任务分配模型。阐明了任务分配与目标分配的关系,给出了任务生成原理,建立了考虑任务分配均匀性和一致性的静态任务分配优化模型;为建模方案之间的协同约束,定义了基本效能、自协同效能和互协同效能;基于粒子群优化算法进行了求解。仿真结果表明:建立的模型和方法适用于静态任务分配问题,所得结果合理有效,能够反映出任务协同在多个反导武器系统协同反导任务中的优势。     

基于混合机制的防空反导一体化目标分配方法

分析了现有的目标分配机制,并对防空反导任务中目标分配的机制的适宜性进行讨论。根据弹道目标反应时间短、攻击意图明确等特点,选择分布式机制作为协调机制并用拍卖算法进行建模;根据气动目标反应时间相对较长、不确定性因素较多等特点,选择集中统筹的机制并用改进遗传算法进行建模分析。最后将两种机制有效结合,应用到防空反导一体化作战中,构建了混编作战动态目标分配的混合协调机制。通过算例分析,结果表明混合机制可以有效应对弹道目标和气动目标的多重联合打击,在攻击达到饱和时,该方法具有一定的抗饱和攻击能力。     

NRIWO算法求解火力分配多目标规划模型

为满足火力分配在保证毁伤概率较优的前提下降低火力单元的使用数量的要求,建立了火力分配多目标规划模型.基于入侵杂草学说,提出非支配排序杂草优化算法用于解决火力分配多目标规划问题.该算法在初始化和空间扩散阶段采用不同的决策变量编码策略,根据非支配排序的概念,将杂草种群中的个体分为多个等级以区分优劣从而进行生长繁殖.仿真结果表明:新算法每一代具有很强的向最优面逼近能力,体现了很好的均匀性以及解分布的广度,用于火力分配多目标规划,可实时为指挥员提供良好的辅助决策.     

求解供应链分销模型的双层规划方法

以一个多仓库、多分销点的供应链二级分销网络为研究对象，分别从供应链上、下游企业的角度出发，以各自的物流成本最小化为目标，利用双层规划方法建立了供应链分销网络优化模型．讨论了该模型的求解方法，并结合分层迭代的思想给出了一个有效的算法，最后借助于计算机技术实现了对模型的仿真计算．     

基于Greedy算法的防空作战目标分配

依据防空作战中目标分配的一般原则,按目标分配方案中射击有利度最大的原则,提出了目标分配算法,并用组合优化算法中的Greedy算法进行了求解。结果表明该算法是一种较成熟、可靠的方法。     

基于双层规划的宏观调控模型研究

针对一般的国民经济系统,首先给出了基于双层规划的宏观调控模型,其中上层是政府社会福利最大化模型,下层是厂商利润最大化模型和消费者效用最大化模型,然后依据模型的特点,讨论了它的求解算法.     

基于双层规划模型的配送中心选址问题研究

配送是物流的核心问题,配送中心的选址问题直影响物流成本的控制。建立双层规划模型,应用遗传算法求解,将配送中心选址涉及到的选址规划者和客户两个具有明显不同目标的决策者联系起来,还考虑到配送中心建成后遇到的竞争问题,从而使配送中心选址模型更具有实际意义和指导作用。     

考虑发射区部分重叠的防空作战目标分配

为了研究多个地空导弹武器系统对多个来袭目标防空作战目标分配问题,考虑了部署中存在的发射区部分重叠问题,通过分析来袭目标群在飞越发射区时,不同发射区对不同目标覆盖状态的变化,将整个目标分配区间分为若干个分配子区间,通过比较拦截方在各个分配子区间所能获得的最大毁伤效果值,得出最佳分配子区间及其对应的分配方案。设计了基于捕食搜索策略的遗传算法(PSGA),并经过示例仿真,验证了模型和算法的可行性。     

考虑拥挤费用条件下的轨道交通客流分配模型

以往的轨道交通网络客流分析常以乘车时间、换乘时间为主要影响因素,但在实际调查中除上述影响因素外,乘车拥挤延误时间和换乘排队时间也是乘客在路径选择时的重要考虑因素.以改进后的广义费用模型为基础提出城市轨道交通随机均衡配流(SUE)模型,并给出相应的MSA算法步骤进行求解.     

城市交通流分配的预测模型研究

在大量详实的资料的基础上．据一些具体的交通流特性．重点研究了一种动态多路径概率型交通流分配预测模型．并以此模型为基础研制了相应的交通流分配预测系统软件．在给出道路交通网的有关信息及其Ｏ－Ｄ出行矩阵的条件下，系统可输出一种最佳的交通流分配方案，它可为城市规划和重大交通工程建设提供有力的决策工具．     

高校教师工作分配问题的多目标模型及其应用

针对传统分配问题在实际应用中的局限性,提出了基于高校教师工作任务分配问题的新型多目标数学模型,并将多目标化为单一目标获得满意解.同时,模型中还涉及了可供教师多次选择机会的问题,并通过实例分析为高校工作任务分配者提供了行之有效的参考方案.     

基于粒子群优化算法的协同空战导弹目标分配

为了取得协同空战的最佳攻击效果,在协同攻击的过程中进行导弹-目标最优分配是一种有效的解决方法。首先运用作战效能和运筹学理论建立多目标协同攻击的导弹-目标最优分配模型,其次在分析基本粒子群优化算法特点的基础之上提出了一种改进粒子群优化算法,其中的主要改进有3点:惯性权自适应调整、粒子速度与位置自动更新以及优化策略改进。然后将该改进粒子群优化算法应用于协同空战导弹-目标最优分配问题的迭代求解。仿真结果表明所采取的改进策略加快了算法的收敛速度,提高了粒子的局部求解精度与全局寻优能力,并且与基本粒子群算法、遗传算法相比较,该改进粒子群优化算法能够更加快速、有效地求出多目标协同攻击的导弹-目标分配最优解。     

《分析化学》研究型作业的设置

介绍了<分析化学>课布置研究型作业的目的和作用.     

拥挤交通网络中交通分配和信号控制的组合

提出交通网络中交通分配和信号配时的组合模型．模型被表示为两层规划．低层表示具有排队约束的wardrop均衡模型，预测驾驶员对信号控制模式如何响应．上层确定最优信号控制以达到网络出行时间最小．     

排队系统的非平衡动态指派模型及战时维修应用

战时装备抢修的任务调度问题是跟排队论、任务指派与动态规划有关的交叉问题,具有一定的代表性,可归结为排队系统的非平衡动态任务指派问题.该问题目前尚无简便有效的求解方法.结合动态规划与匈牙利算法的优势,提出了剖面降维、补项截余、消元归简的三步法,将原命题逐步分解转换为已知求解方式的问题,简化了运算过程.最后,以坦克团的一次进攻战斗为实例,利用Matlab软件实现的装备战损及抢修仿真,验证了此法的可用性和有效性.