基于孔径分割的相控阵雷达认知成像调度算法

在相控阵雷达资源调度研究领域,关于时间资源的分配已较为成熟,然而对于孔径资源的分配方面尚有待深入研究。针对相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于孔径分割的多目标认知成像调度算法。首先对目标的回波特征进行认知,计算出目标成像所需占用的时间资源、孔径资源及综合威胁度;然后根据反馈信息,对多个成像任务进行合理调度;最后利用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对各个目标进行成像,实现多个任务在孔径上并行,在时间上交替执行。仿真实验表明,在保证成像质量的前提下,基于孔径分割的自适应调度算法能够提高成像任务的调度成功率与雷达系统的资源利用率。     

基于脉冲交错的ISAR成像雷达资源自适应调度算法

针对多功能相控阵雷达成像任务的调度问题,提出了一种基于脉冲交错的成像雷达资源调度算法。该方法首先根据目标特征认知结果计算稀疏孔径ISAR成像所需的雷达资源,在此基础上,建立合理的脉冲交错驻留的资源调度模型,在时间与能量资源双重约束下对雷达资源进行合理分配,优化脉冲交错实现方法,并提出了平均交错度(AID)作为衡量雷达成像任务资源调度的性能指标,最后采用基于压缩感知的稀疏孔径ISAR成像方法对不同目标分别成像,在满足目标期望成像分辨率的前提下,显著提高雷达资源利用率。仿真实验验证了该算法的可行性。     

遥感卫星组网观测资源调度中的数学建模与优化问题

多颗遥感卫星组网后可实现对地球表面特定区域的连续监测,可满足应对突发应急事件的监测需求.但其需解决不同轨道卫星资源的优化部署以及快速发射小卫星补网等手段进行卫星资源合理调度问题.对构建资源分配调度数学模型,设计优化求解、调度策略的优化分配是解决这类问题的关键.基于此,对遥感卫星组网观测资源调度需解决的数学建模以及模型优...     

数字化天气雷达组网拼图算法

数字化天气雷达组网拼图系统的建设是气象观测业务发展的趋势和重点。针对不同波长的常规数字化天气雷达和多普勒天气雷达拼图存在的问题，在系统介绍数字化天气雷达组网拼图的基本原理和具体算法的基础上，采取了dBZ转换和衰减订正等技术措施，较好地解决了多部天气雷达观测回波的可比性，代表性等问题，得到了较好的拼图结果。业务实验表明，通过采用给定的拼图算法，组建由多部不同波长天气雷达组成的天气雷达网是可行的。     

对空警戒雷达组网优化方法研究

在给定雷达程式、作战环境等各种因素的条件下,为了提高对空警戒雷达组网探测面积,提出了雷达组网优化部署方法,达到使单部雷达在整个组网系统中发挥更大作用的目的。并通过建模仿真及结果分析,得出组网系统中各雷达的最优部署位置和给定高度下的最大探测范围,为实战环境下雷达组网的优化部署提供参考。     

基于信任驱动的网格资源调度算法

针对当前网格资源管理中作业与资源匹配的缺陷,基于信任效益函数和作业响应比,提出了同时兼顾性能QoS和信任QoS的资源调度算法.不仅考虑到作业资源对的信任考虑,还考虑到每个作业的性能QoS,解决了长时间等待作业不断被推迟运行的问题.实验表明,该算法较传统的Min-Min算法在总信任效益函数、总执行时间和作业提交失败率方面有较好的综合性能.     

双资源作业车间智能优化调度

用遗传算法研究了双资源作业车间的调度优化问题,提出了一种将归约法与遗传算法和分派规则相结合的调度算法,该算法将机床和工人合理地分配给加工任务(工序),使评价指标获得最优.通过与国外学者的算法进行比较,本算法在相同生产周期的情况下,能够获得平均流动时间较少的调度结果.本算法采用的遗传编码不含工人和机床设备的信息,使得染色体的交叉和变异容易操作,节省了计算时间.最后还就工人/机床设备的比率对作业车间加工性能的影响进行了分析并给出分析结果.     

组网雷达自适应数据融合跟踪算法

针对高速、机动目标的实时、精确跟踪问题,提出一种能在线调整组网雷达中各雷达权值的自适应数据融合算法。按照一定的规则寻找最佳的权系数,使融合后目标的状态估计值最优;把输入信号用作自适应滤波器的量测信号,利用新息相关的自适应滤波算法对状态方程及量测方程中误差的变化调节增益矩阵的大小,同时根据自适应滤波的状态偏差输出信号与当前的量测数据,运用模糊推理规则对组网雷达系统中各雷达的权值进行在线调节;系统输出结果即为自适应数据融合下目标的最优状态估计值。仿真结果验证了该算法在跟踪精度和收敛速度上的优越性,实现了组网雷达系统对目标的自适应跟踪。     

基于相控阵雷达组网的多传感器管理算法

信息化条件下的防空作战,建立一体的探测预警网络是夺取信息优势的技术保证,而实现传感器资源科学合理的分配则是提高防空探测预警网络信息获取效率的重要手段。为了充分发挥防空探测预警网络的功能及性能,必须在环境条件容许的情况下,对相控阵雷达组网有限的传感器资源进行科学合理的分配,提高探测预警网络的整体效能,进而提高防空作战效能。针对相控阵雷达组网的多传感器资源管理优化问题,介绍了相控阵雷达的特性和组网的意义,提出了基于相控阵雷达组网的相对熵多传感器管理算法。该算法通过计算传感器对目标的相对熵不确定性,获得每个传感器对每个目标最大的信息量,以此作为代价函数,进行多传感器对多目标的优化分配,仿真结果表明该算法的有效性。     

基于扩展神经网络的网格资源调度优化算法

针对具有时间约束和若干资源约束的网格资源调度问题,提出了一种基于扩展神经网络的求解新方法GRSENN。资源调度问题首先被分解为一系列多维背包问题并提出相应的数学模型,然后通过把问题的各种约束表示为Hopfield神经网络的能量函数项,进而导出神经网络模型。实验仿真结果表明该方法的有效性,并可避免通常神经网络所具有的容易陷入局部极小点的缺陷。     

基于Multi-Agent的网络资源动态调度方法

在对目前流行的调度方法分析、总结的基础上,根据Agent具有自治性、反应性、社会能力性以及能动性的特点,提出一种基于Multi-Agent的网络资源动态调度方法。该方法根据系统当前的负载分布状况,对具有负载的节点通过通信工具,经过迁移手段,使资源分配到轻负载的节点,以实现节点的负载均衡,从而最终实现真个网络系统的负载均衡。仿真实验表明该方法可以更好地帮助人们在网络中进行资源的管理和调度,有效地提高网络服务器的性能,缩短系统延迟时间,增大系统吞吐量,以解决大用户量并发访问和大容量数据存储的问题。     

基于双重资源的柔性生产系统调度算法

在柔性资源的生产环境下,如何进行人员与工作中心之间的优化配置对产品准时交货起着重要的作用。本文以提前/延期(E/T)惩罚最小为目标,进行了基于双重资源的柔性生产系统调度问题的研究。首先,对基于双重资源的柔性生产系统的E/T调度问题进行了描述,提出了求解调度问题的具体策略。在此基础上,建立了基于启发式的E/T调度算法。通过仿真实验,对算法性能进行了分析评价和比较,结果表明该算法用来求解基于双重资源的柔性生产系统的调度问题是有效和实用的。     

基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术

在实际生产调度中,存在一类人员、设备、夹具、刀具等多级资源共同参与调度的情况.与传统的机加调度不同,此类调度问题增加了人员、卡具、刀具的约束.文中提出了基于改进遗传算法的多级关联资源协调调度技术以解决此类问题.本技术主要包含应用遗传算法在满足匹配关系的多级资源之间进行动态组合,通过适应度计算保留质量好的多级资源组合及面向资源协调的多级资源工序调度时间处理,根据选定工序所需资源占用情况,寻找最早的工序插入的时间区域,并结合工程实例分析验证了该技术的有效性.      

双波段旋转相控阵雷达任务调度算法

针对双波段旋转相控阵雷达旋转工作的特点以及两阵面波段的不同特性,研究了一种任务调度算法。首先给出了旋转情况下的波束驻留任务的模型;其次为了体现两阵面的不同特性,提出了一种纳入空域优先级的任务综合优先级算法;对于单个阵面,采用了一种新的时间窗算法,在不显著增加时间偏移率的前提下,增加了时间利用率;最后通过工作模式调整策略,实现了雷达的抗饱和攻击;仿真实验验证了算法的有效性。     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题，蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法．文章提出了改进的蚁群算法．该算法采用伪随机比例规则，不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新，还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新．模拟实验表明该算法是一种快速，有效，负载更均衡的算法．     

基于蚁群算法的网格资源分配与调度研究

网格环境下的资源分配与调度是一个NP难问题,蚂蚁算法是解决这类问题的有效算法.文章提出了改进的蚁群算法.该算法采用伪随机比例规则,不仅在网格计算资源完成任务后进行信息素的整体更新,还要求预分配网格计算资源时进行信息素的局部更新.模拟实验表明该算法是一种快速,有效,负载更均衡的算法.     

基于综合水龄指数评价的供水管网优化调度

研究了通过计算节点平均水龄分析该地区供水管网的水质状况的方法,在此基础上,提出供水管网综合水龄指数评价指标,并基于该指数构建管网水力优化调度模型,采用遗传算法实现优化问题的求解,并以江苏某镇城乡统筹供水管网为实例进行了应用.结果表明,水力优化调度能够改善管网的综合水龄情况,尤其是对于流量较大的节点有明显的效果,但是对于管网末端水量相对较小节点,则需要结合水力调度以及管段冲洗等方式来改善管网水龄情况.     

模拟进程调度的时间表求解算法

从分析进程调度与时间表问题的共性、探索时间表求解的数学模型出发,介绍了一种时间表问题求解的算法,并分析算法复杂度．该算法适用于时间表在现实环境中的各种应用．