5G系统对大规模NGSO卫星系统干扰分析等效建模方法

在5G系统和大规模非静止轨道(non-geostationary orbit, NGSO)卫星系统的同频共存场景中, NGSO系统的星座规模大且具有动态时变性, 5G系统基站和用户数量众多, 存在难以确定5G系统实际位置以及干扰计算量较大等问题。本文以5G系统对NGSO系统的干扰为例分析了建模方法, 在对卫星星座建模时, 利用划分星座子空域方法减少干扰计算量, 在对5G系统建模时, 依据聚类方法以及全球城市人口数量, 使5G系统热点区域分布符合城市发展现状, 并利用辐射能量计算方法减少干扰计算量。仿真结果表明, 与传统外推方法对比, 本文方法具有相似的准确度, 并且可以大幅提高计算效率。     

区域防空部署优化系统建模

为了全面、合理地度量区域防空作战部署的优劣,解决兵力一定情况下的优化部署问题,首先提出了掩护价值的概念,它是掩护能力与保卫目标重要程度的综合量度;然后建立了一种新的评价区域防空部署的指标体系,给出了各指标或因素的具体确定方法;在此基础上建立了以掩护价值为目标函数的区域防空优化部署模型;提出了基于启发式方法的部署优化模型求解方法,给出了求解框架和算法流程。实际应用证明,模型是有效的,求解结果是可行的。     

基于模糊多目标的分布参数系统最优控制方法

针对热传导分布参数系统中的优化控制问题,通过近似线性化形成了具有不同优先级的模糊多目标优化问题,并提出了两步式模糊满意优化算法.通过参数调节,该方法既可以保证所有性能指标均能得到满意的优化,又可以满足相互之间的优先级要求,同时还降低了计算量.仿真结果表明了方法的有效性.     

基于贝叶斯算法的天线端到端优化

在确定天线的拓扑结构以后, 通常需要对天线的结构参数开展反复的优化才能达到设计目标, 快速有效的优化算法有利于缩短天线的设计周期。在建立综合目标函数的基础上, 同时考虑天线的多个优化目标和限制条件, 使用贝叶斯优化算法对天线进行端到端优化。基于在线更新的数据集, 高斯过程估计出目标函数的后验分布, 进而使用获得函数进行迭代。通过两种天线模型对提出的优化算法进行仿真验证, 结果表明, 由于建立了天线参数到综合目标函数的映射关系, 整个优化过程以端到端的方式实现, 与传统的优化方法相比, 所提算法的优化结果和优化速度都具有明显的优势。     

责任区雷达组网系统抗干扰优化部署算法

在对噪声压制干扰施放过程进行定量分析的基础上,讨论了雷达及其组网系统的抗压制噪声干扰效能动态定量评估模型,定义了雷达及其组网系统的残存可探测区面积、探测能力下降指数、责任区覆盖指数,建立了考虑责任区的组网系统抗干扰优化布站决策模型与算法。三站组网系统的仿真试验证明了其有效性,可应用现役系统的实际部署优化调整。     

基于分布估计算法的备件优化配置

分布估计算法是一类新的进化算法,它通过统计在当前群体中优选出的个体信息给出下一代个体分布的概率估计,用随机取样的方法生成下一代群体.将分布估计算法应用于备件优化问题,提出了基于分布估计算法的武器装备系统备件优化模型,分析了个体选择比例、精英保留等策略对算法的影响.仿真结果表明了文中所采用的分布估计算法在求解备件优化问题时是可靠有效的.     

基于分布参数系统的耕地可持续发展问题的建模与优化

在连续时间模型的假设条件下,充分研究了农业耕地中有机物含量及微量元素含量的随机变化过程,首先借助于马尔可夫过程理论确定出转移概率密度函数,然后利用扩散随机过程理论及分布参数系统建立模型描述耕地肥力的状况,探讨了在保证耕地质量的前提下以农业生产者投资收益最大化作为目标值的最优控制问题。最后,给出了某时刻农用耕地肥力水平的预测方程。为充分发挥土地的使用价值及农业的可持续发展提供科学的依据。     

基于蚁群算法的施工项目工期-成本优化

工期-成本优化是施工项目计划的一个重要方面.它从实质上属于一类多目标优化问题.结合近年来提出的一种新的进化算法-蚁群算法(ACO),尝试对工期成本问题(TCTP)进行求解.通过与改进自适应权重方法(MAWA)的结合,ACO算法不仅可以找到最优解,还可以得到问题的帕雷托前沿.通过一个算例验证了算法的有效性,并和枚举法和遗传算法的计算结果进行了比较.结果表明蚁群算法对于工期成本优化问题的求解是十分适用的.     

一种多目标优化问题的混合优化算法

利用分布估计算法(EDA)的全局搜索性能及差分进化(DE)算法的局部优化能力,提出了一种多目标优化问题的混合智能求解方法DE-EDA.DE-EDA的子代个体由两部分构成,一部分按差分进化算法生成,另一部分则是通过对分布估计算法的概率模型进行随机采样生成.利用模拟退火技术在线调整尺度因子Pr,即在进化的初期选择较大的Pr,以保证EDA起主导作用,由EDA引导DE搜索向Pareto前端,增加全局搜索能力,然后在进化的过程中逐渐降低Pr,使得DE逐渐占据主导作用,确保解精确收敛到Pareto前端.通过4组基准函数来测试算法性能,并与NSGA-Ⅱ和DE算法进行实验比较,结果表明该方法不仅解的多样性和分布性好,而且能够有效提高种群进化的收敛速度,是一种求解多目标优化问题的有效方法.     

TD-HSPA+系统级的双极化天线建模及仿真分析

提出一种双极化天线的系统级建模方法,以解决TD-HSPA+系统中极化性能研究无准确天线模型的问题。并通过结合多天线方案中的PARC和S-PARC方案,对TD-HSPA+下行系统性能进行了仿真分析和研究,重点对比了市区宏小区和郊区宏小区等场景下的双极化天线配置和传统线阵天线配置性能差异。系统级仿真结果表明,在覆盖半径较小的市区,利用双极化天线组网能提供良好的系统性能,提高小区容量。     

行人导向标识布设的多目标优化建模与IFD-NSGA-Ⅱ算法求解

基于中国的人口基数与公共环境特点,行人导向标识的布设问题本质上可以归纳为复杂系统决策问题.旨在建立该问题的优化模型,并提出求解算法,根据标识布设实情,提出“空间诱导水平最大化”与“引导距离最小化”2个目标进行建模优化,设计将不可行度(IFD)选择操作引入改进型非劣分类遗传算法(NSGA-Ⅱ),用此改进的IFD-NSGA-Ⅱ算法求解行人导向标识布设决策的多目标模型,并通过济南西站交通枢纽地下一层行人导向标识布设的实际问题验证模型与算法的有效性.实证结果表明,本文给出的模型和算法可以求得合适的Pareto最优解,为行人导向标识的布设提供有益的思路.     

分布参数切换系统的建模及仿真方法

讨论分布参数切换系统的建模与仿真问题.运用算子半群理论建立了分布参数切换系统的发展方程模型,并设计了系统仿真的方法.对于切换律与系统状态相关时切换律难以得出数值解的情况,运用广义正交多项式求出系统的逼近切换律,进而完成系统的仿真.最后,通过两个仿真实例,验证文中提出方法的可行性和有效性.     

多目标0-1规划问题的元胞蚁群优化算法

为求解多目标0-1规划问题,基于元胞自动机原理和蚁群算法,提出一种元胞蚁群算法.将元胞演化规则和蚁群寻优相结合,提高非劣解集的多样性和分布性.经数值实验和已有算法相比较,该算法具有较好的性能.     

基于局部搜索机制MOGA的多目标ADGHP建模及优化

依据航班的进离港过程,提出了一种航班优先系数计算策略,使得延误损失在进离港航班之间的分配合理化;在此基础上建立了一种进离港地面等待问题(ADGHP)多目标优化模型,以实现延误损失和续航航班延误时间的多目标优化.针对问题模型的复杂性以及现有多目标遗传算法(MOGA)的不足,提出了一种引入局部搜索机制的多种群遗传算法对问题求解,并改进优秀个体迁移策略,实现多目标的协同优化.最后,以国内某机场进离港航班为算例,使用所提算法进行计算,并与其它典型算法的求解结果对比,实验结果表明了所提模型与算法的有效性.     

基于实值粒子群优化的STSS系统传感器管理算法研究

针对STSS系统中段弹道目标传感器管理问题,通过分析中段目标跟踪的影响因素,提出了一种新的优化目标函数.并在分析基于二进制粒子群优化的传感器管理算法缺点的基础上,通过对粒子的降维处理和位置矢量更新式的改进,提出了一种基于实值粒子群优化的传感器管理算法.最后,根据中段弹道目标跟踪典型场景下的仿真实验分析,给出了目标函数加权系数的优选方案,并比较了几种方法的性能.仿真实验表明,所提优化目标函数能有效进行多传感器的管理调度,且基于实值粒子群优化的传感器管理算法是一种更加高效的方法.     

废弃物收运网络周期性选址-路径问题多目标优化模型及算法

废弃物处理设施是典型的"Semi-desirable"设施, 其选址相关的决策需要考虑成本、负效应等多个相互冲突的目标. 废弃物中转站的选址和路径优化是一类周期性选址-路径问题(PLRP), 目前缺乏对这类问题的多目标优化的研究. 以多目标城市废弃物收运网络周期性选址-路径问题为研究对象, 提出基于扩散距离的负效应测度方法; 建立考虑负效应和成本的双目标混合整数规划模型; 设计DRECWA-LS算法, 结合启发式优化策略, 求解收运计划对应的周期性选址-路径问题, 并采用扩展邻域搜索策略的多目标进化算法实现对可行收运计划的深度搜索, 同步求解收运计划、中转站选址-分配及车辆路径三个问题. 算例结果显示: 算法能成功求解较大规模问题, 具有较高的求解质量和运算效率.     

基于Hopfield网络的不可分稳态大系统递阶优化控制

研究了整体目标函数关于各子系统具有不可加形式的大系统稳态优化控制问题 ,针对利用多目标优化技术把不可分问题转化为可分问题时采用的迭代策略使得计算较慢的问题 ,提出了具有递阶结构的基于 IPM的 Hopfield优化网络 ,并证明了该网络是渐进稳定的 ,其平衡点为原问题的最优点 .仿真表明 ,这是解决不可分稳态大系统优化问题的有效途径.     

受控M/G/1排队系统的性能优化及迭代算法

通过嵌入Markov链的方法,讨论了受控M/G/1排队系统,在无限水平平均代价准则下的最优平稳策略问题。定义了平均Poisson方程,导出了平均代价模型在紧致行动集上的最优性方程。最后给出了一个求解最优平稳策略的迭代算法,并给出了一个仿真实例来说明该算法的应用。     

基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型

贷款业务是商业银行最主要的资产业务,其利息收入是商业银行最重要的利润来源,而贷款利息收入水平取决于商业银行贷款配置的合理性.本文针对贷款收益率具有的偏态、过度峰态及厚尾特性,建立了基于稳定分布的多目标全部贷款组合优化模型.本文的创新与特色一是在稳定分布情况下考虑收益和尺度参数的基础上,通过追求贷款组合的偏斜指数最大使分布向大于收益率均值方向偏斜来提高贷款组合的超额收益,弥补了现有研究忽略偏度的弊端.二是同时考虑了包括"存量"与"增量"在内的全部贷款组合的风险,改变了流行的现有研究对于巨额"存量"贷款风险缺少控制可能引发重大损失的弊端.三是将现有研究在主观给定贷款组合收益下单纯地控制贷款组合风险完善为同时控制贷款组合风险和收益的"均值-尺度参数-偏斜指数"多目标全部贷款组合优化模型,满足了银行对风险和收益的不同偏好,达到了既控制风险、又追求效益的风险与收益兼顾的目的.     

基于多准则交互膜进化算法的UAV三维航迹规划

针对智能优化算法在无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)三维航迹优化中搜索复杂度较高、容易陷入局部最优的问题,提出一种基于嵌套式细胞膜结构的多准则交互式多目标进化算法.以建立的多目标航迹评价模型来克服航迹评价加权求和的不足;同时在应用降维离散缩减寻优空间的基础上,采用萤火虫算法和人工蜂群算法作...