基于任务可靠性的多阶段系统设备投入策略优化模型

为保证多阶段任务系统的高可靠性,在执行各阶段任务的过程中不仅会设置设备备份,同时也会设置复杂的任务执行方案备份.本文通过研究多阶段系统在各阶段的可执行任务状态空间、状态转移关系以及各阶段之间的状态影射关系,构建了该类系统的Markov可靠性模型.并以各阶段初的设备投入策略作为决策变量,系统的任务可靠性作为优化目标,设备投入工时作为约束条件构建了多阶段系统的设备投入策略优化模型.算例分析表明,本文模型利于对多阶段系统开展可靠性分析与系统的设备投入策略分析.     

缺货补偿条件下的生产规划模型及算法

针对缺货补偿条件下有能力约束、多产品、多阶段制造系统的生产规划问题，以利润最大为目标，建立混合整数规划模型。通过对模型的等价转换，基于对偶理论将等价模型分解为相互关联的生产主问题和库存子问题，设计对偶分解算法进行求解。数值实例的计算结果，说明了算法的收敛趋势以及在计算时间方面的性能。     

提箱作业优化问题的嵌套启发式算法

针对集装箱堆场进口集装箱的提箱作业计划问题,建立了以作业总成本最小为目标的多阶段决策优化模型,构造了内外嵌套两层结构的优化算法,内层算法实现最短路径搜索子模型,外层算法实现倒箱策略优化子模型.对内外层优化算法,设计了基于启发式A*与GA算法分别组合的4种方案.实例分析表明:各算法组合方案具有相同的有效性,当问题规模较小时,A* A*较好,但问题规模增大时,GA GA较好.     

航路流量间隔限制及排序策略一体化决策模型及算法

基于流量间隔限制策略和航路排序策略之间的关联性建立了两种策略一体化决策的二层双目标规划模型.模型将间隔限制值作为上 层规划的决策变量,将排序相关变量作为下层规划的决策变量,在上层规划中同时考虑下级的目标函数.对模型设计了基于NSGA-II的多 目标遗传算法求解,采用了一个快速启发式算法求解下层规划的单目标问题.结合中南区域实际空域及流量数据对模型进行了验证, 并与当前实际运行中的按交通需求比率分配方法进行了比较.结果表明所建立的二层双目标规划模型能满足一体化决策的需求, 所采用的算法能求得多个Pareto近似最优前沿解以供决策选择.     

基于Vague集的方案决策模型及其推理机制

针对复杂决策系统的异构性及推理策略协同问题,提出了基于Vague集的方案决策系统框架及推理模型,包括分级策略、多维证据/决策点和方案优选三个子模型。解决了决策目标与动态工作流结合问题,提高了信息融合度和动态决策过程中对非结构化信息处理的有效性。采用嵌入式算法结构解决了资源节约与提高系统重用性的计算问题。通过实例验证了该推理机制及模型的可行性。     

基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于RHP-IVFSA的多智能体编组#br# 任务分配动态优化

智能体编组协同作战中任务分配的动态优化问题，提出一种基于滚动时域策略的多编组任务分配动态优化方法。以任务执行效率为目标函数，建立了满足个体任务时窗和编组资源损耗约束的问题模型。给出与突发事件特征对应的预测窗口、滚动窗口和滚动驱动机制。设计了一种改进快速模拟退火对优化子问题予以求解，给出解方案表达、邻域解生成、冲突消解等步骤，采用高温随机贪婪搜索、回火技术、禁忌设计和精英保留策略，避免算法陷入局部最优，提高算法的计算效率。案例的仿真计算表明，所建模型和求解方法可以对多编组任务分配计划进行在线优化，并使任务的执行效率始终维持较高水平。     

考虑维修任务分配的装备选择性维修决策优化

在紧迫的战场环境下，如何利用有限的时间、人力和资源保持或恢复装备战斗力，使装备具有连续执行任务的能力，是装备保障指挥人员最关心的问题之一。本文以装备执行多个作战任务为背景，综合考虑维修保障时间、不完全维修效果、维修人员技能水平、装备性能状态等因素，以最小阶段任务可靠度最大化为决策目标，建立考虑维修任务分配的装备选择性维修决策模型，采用遗传算法进行优化求解。结合算例，分析了任务持续时间、维修人员技能水平对决策目标的影响，验证了所提模型及算法的有效性。     

市场细分下定价与能力受限批量的联合决策

面对激烈的市场竞争,企业常常把市场细分成若干子市场,根据每个子市场的特点,采取不同的定价策略.本文针对市场细分、价格敏感需求且生产能力受限情形,研究了制造商如何协调地进行定价决策和生产决策,使得利润最大化.零库存原理仍然成立,可以把原问题分解为一组具有特殊性质的子问题.每个子问题可以由两个简单模型联合表示:需求分配模型和批量模型.提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解原问题的最优生产计划和各周期各子市场最优价格.     

面向目标跟踪的单平台主被动传感器长期调度

以目标跟踪为背景,研究了单平台上主被动传感器的长期调度问题。通过合理、实时地切换主被动传感器,使得有限时域内的跟踪精度和辐射风险达到合理的平衡。将该调度问题构建成部分可观马氏决策过程(partially observable Markov decision process, POMDP)以同步实现目标跟踪和辐射控制。提出以容积采样法估算长期精度收益,以隐马氏模型滤波器推导长期辐射代价。最终将原问题转化成决策树并利用分枝定界法进行求解。仿真结果证明了本方法的有效性。     

针对无人潜航器的反潜策略研究

近年来无人潜航器对国家海洋国土安全带来的威胁逐渐增大,其低噪声特性和隐蔽入侵方式也给反潜行动带来极大困难。为此,提出了一种两阶段规划算法,用以学习优化反潜策略,在部署阶段,建立了基于不确定性马尔可夫决策过程的反潜资源分配模型,并设计了鲁棒性部署策略强化学习算法,用以求解不确定条件下分配模型的纳什均衡解。在搜索阶段,建立了基于部分可观察马尔可夫决策过程的搜潜模型,并设计了基于多智能体强化学习的搜潜策略学习算法。最后,通过仿真实验验证了本算法与比对算法相比具有更高的性能。     

基于两阶段算法的大规模成品油二次配送优化

本文以大规模成品油二次配送路径规划为对象,研究了具有成品油物流特征的多车场带时间窗的车辆路径问题的数学模型,提出了新的基于子问题分解的两阶段优化算法.首先采用改进的系统聚类算法将配送需求合并分载,随后设计了改进的遗传算法生成最终的配送路径.针对客户划分问题,提出了‘期望节约里程'指标,用以描述客户的地理空间分布特征,并以此为特征信息设计了启发式的遗传算子,提升了大规模问题优化收敛的速度、质量和稳定性.仿真实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性.     

具有能量收集设备的移动边缘计算资源分配研究

针对具有能量收集能力的移动边缘计算系统的计算资源分配问题,提出一种基于李雅普诺夫贪婪优化算法。构建在设备电池电量逐渐收敛下,移动设备时延与能耗联合成本的动态最小化优化问题。利用李雅普诺夫动态优化理论,将优化问题分解成每个时隙最佳本地执行、卸载执行和能量收集3个子问题,通过线性规划获得子问题最优解。通过在本地执行、卸载执行和任务丢弃之间选择执行模式,获得设备的时延与能耗联合成本最小结果。利用键值对设计贪婪策略程序,以适应多用户多服务器系统。仿真结果证实,在保证所有设备电池电量都在规定操作水平附近稳定情况下,卸载率可达99.9%以上,并能有效降低服务延时和系统能耗。     

部分可观测马尔可夫决策过程算法综述

部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知。但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法。POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础。介绍了POMDP模型后,对离散时间、有限状态集的POMDP精确算法和近似算法进行了综述,分析了造成POMDP难以求解的主要原因,提出了进一步的研究方向。     

A DYNAMIC ALLOCATION MODEL FOR MEDICAL RESOURCES IN THE CONTROL OF INFLUENZA DIFFUSION

In this paper,we develop a unique time-varying forecasting model for dynamic demand of medical resources based on a susceptible-exposed-infected-recovered(SEIR) influenza diffusion model.In this forecasting mechanism,medical resources allocated in the early period will take effect in subduing the spread of influenza and thus impact the demand in the later period.We adopt a discrete time-space network to describe the medical resources allocation process following a hypothetical influenza outbreak in a region.The entire medical resources allocation process is constructed as a multi-stage integer programming problem.At each stage,we solve a cost minimization sub-problem subject to the time-varying demand.The corresponding optimal allocation result is then used as an input to the control process of influenza spread,which in turn determines the demand for the next stage.In addition,we present a comparison between the proposed model and an empirical model.Our results could help decision makers prepare for a pandemic,including how to allocate limited resources dynamically.     

基于移动边缘计算的车联网任务卸载研究与仿真

为能够在接近用户端利用边缘设备的计算资源为人们提供高质量的服务,基于移动边缘计算的车联网架构设计了一种联合资源分配和任务卸载的机制。将原问题分解为资源分配和卸载决策2个子问题分别求解。将原问题简化成系统容量最大化的资源分配问题,通过比例资源分配算法得到初始卸载集合;采用联合卸载决策与资源分配机制求解上述问题。通过迭代直到实验现象趋于平稳。仿真结果表明：与以往方法相比该机制降低了算法的复杂度,并且用户效用始终较高,大大提升了车联网系统的服务效率。     

基于指标体系的区域水资源合理配置初探

根据评价指标筛选原则,设计了一个反映区域水资源-社会经济系统状况的多层次评价指标体系,建立了水资源合理配置的 GEM-AHP 计算模型.该模型是以水资源利用效果为目标,以社会、经济、资源、环境、技术和管理等领域的多个因子为评价指标,根据方案层与目标层间的关系,将各个子区相对于水资源利用效果的组合权重之比作为各自应分摊的水量之比;再由各子区的人口数量信息,综合确定各自分配的水资源数量.实例研究表明,所建模型对涉及社会、经济、资源、环境、技术和管理等多领域的水资源分配问题具有很好的适用性.     

技术创新项目群资源配置模型

为解决技术创新项目群的资源分配问题,首先以研发人员为主要资源,分析了技术创新项目群资源配置的步骤和假设条件,然后提出以时间目标、成本目标和质量目标作为约束条件,构建了以时间、成本和质量为变量的多属性效用函数。在此基础上,以多项目间的时间、成本和质量的综合优化为目的,建立了技术创新项目群资源配置的数学规划模型。最后通过技术创新项目群实例验证了该模型的有效性,可以为国防技术创新项目资源配置提供决策支持。     

一种基于效能函数的传感器管理最优决策模型

提出了一种传感器管理最优决策模型,并以量测前后获得的目标信息增量为该模型中的性能指标,分析了基于最大预测误差协方差的传感器资源分配算法的最优性。分别以IMMKF、基于CV模型的KF、基于CA模型的KF为滤波器进行了仿真研究,结果表明基于IMMKF的预测误差协方差分配算法对于不同运动轨迹目标具有更好的效果。