基于AMPL的多成像卫星任务调度与规划

成像卫星调度问题是利用在太空中运行的多个对地观测卫星,根据用户的需要,最大限度利用卫星系统的资源实现对地面目标进行观测。该系统涉及多个成像卫星的调度和规划,因此一直以来都是一个富有挑战性的课题。在分析成像卫星工作原理和调度任务约束条件的基础上,首先建立了一个满足多卫星、多监测目标的混合线性模型,并对模型的合理性加以论证。其次,采用一种数学建模语言(a mathematical programming language,AMPL)解决该调度问题的新方法以应对目前约束规划问题求解方法多样、求解性能差异大的问题,并对从卫星工具包上得到的数据进行实验。该建模语言可以根据模型种类,智能调用各类综合多种成熟算法的解法器。实验结果显示,相对于常用求解算法,该方法更加有效地解决了中短期卫星的调度问题。     

求解卫星地面站调度问题的演化学习型蚁群算法

随着观测需求的日益增加,越来越多的卫星和地面站加入到对地观测系统中,迫切需要采用科学手段对卫星地面站资源进行合理分配。针对卫星地面站调度问题,构建了一种演化学习型蚁群算法。实验结果表明,该算法能有效求解卫星地面站调度问题。将蚁群优化模型和知识模型进行优势互补,可极大提高演化学习型蚁群算法的效率,为现有优化方法的改进提供了一种有益借鉴。     

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.     

基于MapX的多星协同对区域目标观测的预处理方法

预处理是多星协同对区域目标观测调度过程的一个重要组成部分,为建模与求解提供若干备选的元任务,其核心内容是区域目标分解和时间窗口计算.根据卫星轨道特征和星载遥感器的观测能力,提出了卫星对区域目标观测的动态分解方法.通过分析卫星观测范围与区域目标的空间几何关系,提出了卫星对区域目标观测的时间窗口计算方法.算例表明,基于卫星观测能力的区域目标动态分解方法能够提高多星协同观测效率,实验结果验证了基于MapX的时间窗口计算方法的有效性.     

成像卫星集成调度的变邻域禁忌搜索算法

探讨了一类涉及多星、多地面站的成像卫星系统集成调度问题,要求从可能过度订购的卫星观测需求中,选择一个能够无冲突完成的任务子集,并为相应的观测和数据下传活动安排资源和时间,以最大化对所有用户需求的总体满足程度.建立了该问题的变体形式车辆路线问题模型,设计了改进型和调整型两类邻域结构,并提出了一种变邻域禁忌搜索算法.通过交替使用两类邻域结构,增强了算法对解空间的探索能力和规避局部极值的能力.测试算例的计算结果和与其它算法的比较表明,该算法能够在相近的计算时间内显著改善求解质量.     

成像卫星任务规划模型、算法及其应用

近年来, 成像卫星数量越来越多,成像任务需求呈现出多样化、复杂化和快速 增长的趋势,成像卫星任务规划问题在卫星管控中的作用越来越突出.在对成像卫星任务规划基础理论进行 阐述的基础上,总结了成像卫星任务规划的基本模型和主要求解算法. 建立了考虑任务合成的成像卫星调度模型, 提出了求解该模型的快速模拟退火算法.成像卫星调度模型、求解 方法和任务规划技术,已运用到成像卫星的日常管控中, 取得了很好的效果.     

基于改进蚁群算法的敏捷成像卫星任务调度方法

针对敏捷成像卫星观测任务调度问题, 综合考虑卫星最长连续工作时间、任务间卫星姿态调整时间、能量、容量等约束建立了任务调度模型. 考虑到密集任务间的相互影响, 着重分析了任务间卫星姿态调整时间约束, 并给出调姿时间求解方法. 提出一种改进蚁群算法对问题进行求解, 借鉴蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想设计寻优策略和信息素更新策略. 并结合实际约束, 引入最早、最晚可观测时间和任务优先级等因素来控制转移概率. 实验算例验证了模型和算法的有效性.     

基于约束满足的多卫星调度模型研究

卫星调度是空间资源管理的一项重要内容,其本身也是一类复杂的资源分配问题。约束满足技术是求解复杂资源分配问题(constraintsatisfactionproblem,CSP)的有效方法。在约束满足问题的理论基础上,首先分析了多卫星调度问题的约束条件(包括任务约束、关联约束和互斥约束);建立了多卫星调度问题的模型;最后,以地球资源观测卫星为对象,给出了示例。     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

基于动态任务合成的多星观测调度方法

合成观测可以提高卫星的观测效率,研究了遥感卫星的动态合成观测调度问题.分析了卫星对多个任务合成观测的条件,在此基础上,建立了任务需求度、资源竞争度以及任务合成中的最小侧摆、最小数据冗余启发式,提出了基于动态任务合成的多星观测调度启发式算法.仿真实例表明,此方法可以有效提高卫星的观测效率.     

基于改进的模糊ART的语音信号端点检测与切分

分析并讨论了模糊ART在处理样本数较大的分类问题时出现的连接权向量的"饱和"问题及某些特定情况下分类不准确的问题,在此基础上提出了改进的IFART算法,并将其运用于语音信号的端点检测与切分,实验结果表明该算法在不同的噪声环境下都能获得较好的分类效果。     

基于单纯形剖分确定非线性比式和问题全局解的新方法

针对经济与金融中出现的一类特殊非线性比式和问题,给出一种基于单纯形剖分的全局优化算法. 在算法中, 通过构造初始单纯形, 以及使用凸包络理论, 提出了一个确定原问题最优值下界的新方法. 在确定下界的同时, 将会得到原问题的n+1可行解, 这些可行解可以用于上界的改善. 理论上证明了算法的收敛性, 数值算例表明算法是有效可行的.     

Legendre transform-dual solution for investment and consumption problem under the Vasicek model

This paper studies an investment and consumption problem with stochastic interest rate,where interest rate is governed by the Vasicek model.The financial market is composed of one riskfree asset and one risky asset,in which stock price dynamics is assumed to be generally correlated with interest rate dynamics.The aim is to maximize expected utility of consumption and terminal wealth in the finite horizon.Legendre transform is used to deal with this investment and consumption problem and the explicit solutions of the optimal investment and consumption strategies with power and logarithm preference are achieved.Finally,the authors add a numerical example to analyze the effect of market parameters on the optimal investment and consumption strategy and provide some economic implications.     

SLAM问题中特征相关性研究

结合SLAM算法及不确定性分析,对SLAM问题中的特征相关性进行了研究.并在对相关性进行详细深入分析的基础上,得到了特征稀疏的两个标准,进而提出了相关优先的特征稀疏策略,可利用较少的相关性强的特征从而减少大量的计算负担,计算误差却和一般传统方法相当.最后,采用EKF滤波对SLAM进行了仿真,通过多次Monte-Carlo仿真实验结果表明了该方法的有效性.     

CSCW在航天测控领域的应用研究

随着航天测控领域的发展,航天测控工作的整体性和测控设备与测控人员在地理位置上的广散性之间的矛盾日益突出。领域的高技术和相互间的高度合作要求人员之间的联系更充分,通过现代通信技术和计算机网络技术来缩短人员间的时空距离,为相互间的意见磋商与合作提供了支持的可能。提出了一种基于Internet/Intranet技术的CSCW(ComputerSupportedCooperativeWork),能够使更多的人员共同参与重大事件的决策与交流,共同分析出现的问题,彼此合作,发表意见和提出建议,增强相互的理解与沟通,共同形成对复杂决策事件的充分认识,建立对复杂事件的最广泛、最大程度的合作,结合多种手段和多种技术的融合,为航天测控的复杂事件的决策过程构建必要的软件和硬件环境。     

局外k-卡车调度问题及其MCMF法求解

局内问题及其解法的研究是优化领域研究热点之一,而有关局内问题解法的研究必将涉及相应的局外问题.针对局外k 卡车调度问题,给出了如下研究结果:给出了一种通过构造加权有向图,进而应用最小费用最大流法(MinimalCostMaximalFlow,简记为MCMF)求解该问题的方法;给出了应用动态规划(DynamicProgramming,简记为DP)以及MCMF求解该问题的算法复杂性并给予证明;通过一个具体的实例来说明MCMF求解的思路.     

基于RTI的试验指挥控制信息化系统应用研究

针对风洞试验指挥控制信息化系统建设的背景，引入了HLA（High Level Architecture）中的RTI（Run-Time Infrastructure）作为信息分布式集成的解决方案。文中分析了传统模式的不足，提出了采用RTI的途径和有利因素，并针对信息化系统中数据监控功能的实现进行了初步工程设计。最后，对RTI在类似领域的应用前景进行了展望，提出了试验指挥控制信息化集成的一种可能的发展方向。     

教学全面、全员、全程动态管理的理论、方法与模型

对教学管理目前的发展趋势和存在的问题进行了分析 ,提出了全面、全员、全程动态的积累水平、波动水平、阶段实际水平和进步指数的概念 ,给出了可操作性的教学质量全面、全员和全程动态管理的评价方法和模型 .该方法与模型已应用到我们所开发的“通宝育杰学校全面质量管理支持系统”中.     

水环境危机下北京市水资源供需平衡系统动力学仿真研究

本文利用系统动力学研究了水环境危机背景下的北京市水资源供需平衡问题.首先,将北京市水资源供需平衡系统划分为两个主要的子系统进行建模分析.其次,基于供需平衡模型,建立了水资源供需平衡系统动力学仿真模型.最后,在仿真对比分析基础上,提出了缓解北京市水资源供需矛盾的方案.     

Batching Scheduling in a Two-Level Supply Chain with Earliness and Tardiness Penalties

This paper studies the batch sizing scheduling problem with earliness and tardiness penalties which is closely related to a two-level supply chain problem. In the problem, there are K customer orders, where each customer order consisting of some unit length jobs has a due date. The jobs are processed in a common machine and then delivered to their customers in batches, where the size of each batch has upper and lower bounds and each batch may incur a fixed setup cost which can also be considered a fixed delivery cost. The goal is to find a schedule which minimizes the sum of the earliness and tardiness costs and the setup costs incurred by creating a new batch. The authors first present some structural properties of the optimal schedules for single-order problem with an additional assumption (a): The jobs are consecutively processed from time zero. Based on these properties, the authors give a polynomial-time algorithm for single-order problem with Assumption (a). Then the authors give dynamic programming algorithms for some special cases of multiple-order problem with Assumption (a). At last, the authors present some structural properties of the optimal schedules for single-order problem without Assumption (a) and give a polynomial-time algorithm for it.