基于改进差分算法的数据链时隙分配方法

针对当前时隙分配策略具有算法单一、容易陷入局部最优、泛化能力弱等问题,基于差分进化算法,引入了混沌算法、自适应变异交叉算法和问题解处理机制,提出了一种基于改进差分进化算法的时隙分配策略。利用混沌算法初始化种群,增加种群多样性避免算法过早收敛;利用选择概率参数使得交叉和变异过程更加灵活,使算法初期增加搜索范围,算法后期增加获取全局最优解的概率。实验结果表明：该算法时隙分配均衡度、稳定性、算法效率和泛化能力均优于差分算法和遗传算法,时隙分配均衡度和算法效率更高、稳定性更好、泛化能力更强。     

基于OPNET的机群数据链混合TDMA协议仿真

针对当前数据链的时隙分配问题,提出并实现了一种基于灰色关联分析法的混合时隙分配协议。通过灰色关联分析法对吞吐量、时延和当前报文缓冲区的负载程度做聚合,得到各节点综合得分,根据综合得分对时隙进行动态分配,同时采用固定时隙分配的方式保证网络中的节点最少有一个时隙可用。仿真结果表明：与固定TDMA(time division multiple access)协议和P-TDMA(priorityTDMA)协议相比,该协议在减少竞争冲突的同时,也保证了较低的时延、相对较高的吞吐量和高时隙利用率。     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而,对于大规模、高动态的卫星网络,实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点,本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题,并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度,该问题被近似地分解为两个独立的子问题,包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题,本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后,针对第二个子问题,考虑业务的优先级,设计了一个低花费的路由算法。最后,仿真结果验证了方法的可行性与有效性。     

GHP时隙分配问题的组合拍卖竞胜标模型与算法

为了公平和有效地分配机场时隙资源,针对2-2的时隙交易问题,以第一价格密封拍卖方式为背景,建立时隙组合拍卖的竞胜标模型,设计人工鱼群算法求解模型,并进行算例分析。算例分析结果表明模型与算法是可行的。     

基于FPGA的战术数据链中继传输复接技术

有效传输和分发遥控遥测、定位/导航、战场情报等信息对保障己方战术信息共享具有重要意义。为了节省信道资源,降低调制解调设备的复杂度,战术数据链数据中继传输复接系统在信息化战争中得到了广泛应用。针对机载设备体积小、重量轻、功耗低、信息传输效率高等要求,提出了一种基于现场可编程门阵列（field-programmable gate array, FPGA）的实现空中战术数据链中继传输数据复接的新方法。该方法在单片FPGA芯片的基础上,采用优化的硬件编程算法和结构,占用较少芯片资源;采用完全流水线的并行设计,满足高速战术信息实时处理的要求;FPGA内部采用模块化设计,具备开放性和灵活性,便于系统可重配置和升级;实例仿真验证表明,该模块能够有效地实现不同速率多种战术数据链中继传输的数据复接。     

基于可变优先级的GHP时隙分配优化模型

空中交通拥塞日益严重,造成大量经济损失。作为短期措施中缓解空中交通拥塞的有效方法,地面等待策略(GHP)的核心问题是时隙分配。因此针对航班的延误时间和延误费用,提出了一种可变优先级的时隙分配算法,并建立基于该算法的GHP优化模型。该算法中,航班在竞争不同时隙时优先级不同,且优先级的计算同时考虑了航班的延误时间和延误费用的影响,最后采用分支定界法搜索时隙分配的最优解。结合实际的数据,用计算机仿真实验对该算法进行了检验,结果表明了该算法的灵活性和有效性。     

基于协同时隙分配的非劣邻域免疫系统

协同地面延误程序(CDM GDP)是一种用来解决机场供给突发下降而造成大面积航班延误问题的高效、公平的空中交通流量管理措施。协同时隙分配作为CDM GDP的核心,包括初次分配和再次分配问题,其关键在于重新有效、公平、合理地分配时隙。分析了非劣邻域免疫算法(NNIA)的特性,将其应用于协同进离场时隙分配中,构建基于协同进离场时隙分配的多目标优化非劣邻域免疫系统模型。仿真实验表明,该模型能够在使航空公司承担损失相对均衡的前提下,使其延误损失及时间降至最小,实现容量充分利用,满足时隙有效分配,具有一定的经济价值及研究意义。     

一个时延约束的动态组播路由算法

分析了时延约束的动态最小代价组播路由问题，然后基于贪婪思想设计了一个动态组播树生成算法DCDG（Delay—Constrained Dynamic Greedy Algorithm），用于在动态环境下构造时延约束的低代价组播树。该算法通过节点动态贪婪地选择满足时延约束的最短路径加入组播树来降低代价；若时延不满足要求，则通过合并DDSP（Destination-Driven Shortest Path Algorithm）最小时延路径来产生一个满足时延约束的低代价组播树。仿真实验表明：DCDG算法动态生成的组播树代价较低、性能稳定，而计算复杂度仅为O（n）；在严格的时延约束下会话成功率高。     

动态武器目标分配问题中策略优化的改进算法

动态武器目标分配(Weapon Target Assignment,WTA)中的目标选择策略问题可以通过建立马尔可夫决策过程(Markov decision processes,MDP)模型进行研究,但目前尚无有效求解此类较大规模的MDP问题中最优策略的算法.通过分析动态WTA问题的MDP模型特点,给出了求解该问题最优策略的改进算法.该算法主要在初始策略选取规则、策略改进规则以及最优策略的判断准则等方面进行了改进.该算法具有计算量小,节省内存,并可得到最优解等优点.最后,通过算例将该算法与传统算法进行了比较.改进算法可以用于解决较大规模的动态WTA中的策略优化问题.     

基于航班机型分配的机队规划启发式算法

为了解决传统机队规划方法无法准确反映航空公司运营环境的问题,从航班机型分配的角度为航空公司设计机队规划算法,其基本思想是:给定候选机型以及航空公司生产运营环境(航线网络、航班计划、航班订座需求和平均票价水平),利用航班机型分配寻找最优的机队配置方案.将航班机型分配描述为时序网络图中的网络流问题,以“航班节-航班机型分配”成本最小为目标函数,机队中有且仅有一种竞争机型,被选用机型最低飞机数为约束条件设计模拟退火算法.仿真结果表明:对规模为13个航班节,7种候选机型的问题,算法平均运算时间为5.42秒,结果稳定且高效可行.     

一类基于投入约束的资源配置DEA博弈模型

结合数据包络分析(DEA)与Nash讨价还价博弈模型研究有限资源的合理配置问题。首先证明,在投入约束条件下,基于传统DEA模型的资源配置方法将陷入困境。为此,需要考虑各决策单元(DMU)对于有限资源的竞合关系,引入Nash讨价还价博弈模型,并证明最优资源配置方案具有唯一性。最终通过算例说明了本方法的合理性与可行性,与其它DEA分摊方法相比还具有一定优势。     

舰艇战术训练成绩评估数学模型

成绩评定是舰艇战术训练中的重要组成部分,以人为主的定性评估将耗费大量人力与时间,且有失客观性。在分析舰艇军事训练特点的基础上,论述了舰艇战术训练成绩的评估原则,进而建立了成绩的评估指标体系,提出了评估数学模型。模型中给出了评估指标的分数分配方法和各子项的详细评分方法。与模糊评价模型相比,该模型具有训练成绩直观、评估方法简单、参数容易确定等优点。     

应对大规模突发事件的资源布局模型与算法

突发事件越来越频繁地发生,对应急物资保障提出了更高的要求,好的资源布局方案对地区的资源保障程度至关重要.本文根据分级的原则,利用按照灾区分组和场景分析的方法分别确定两种级别下的各个灾区应急物资需求,同时,考虑了当级别为high时营救过程的机理分析.文章针对某个区域内的应急资源布局问题,建立了一个适于多点需求,多点救助的多目标规划模型,分别考虑两种级别的资源分配,以期为选址决策者进行选址和应急资源布局提供依据.求解该问题时,针对模型设计了算法,并进行了算例分析.     

基于资源分配的MIS项目选择模型及其应用

本文论述了MIS项目选择问题的重要性, 对常用的MIS项目选择方法进行了综合分析。为克服常用方法的缺陷即无力解决具有资源约束的、多目标相互冲突且计量单位不可比的MIS项目选择问题, 本文提出了MIS项目选择的目标规划模型。最后, 本文以某公司的数据对模型进行了上机运行, 运行结果与应用常用方法所得结果比较表明, 目标规划法是MIS项目选择的较满意方法。     

一种基于DEA与Nash讨价还价博弈的固定成本分摊方法

结合DEA和Nash讨价还价博弈方法研究固定成本分摊问题.本文证明了如果将分摊成本作为新的投入,存在某些分摊方案在绩效评估中可以同时满足组织的整体理性和组织内子决策单元的个体理性.在此基础上,本文引入Nash讨价还价博弈模型,给出了唯一的分摊方案.最后经过算例说明该方法的有效,以及与现有DEA分摊方法相比在可实施方面具有一定的优势.     

移动机器人多超声波传感器信息融合方法

采用多超声波传感器来获取移动机器人的环境信息,并利用人工神经网络对获取的信息进行分析和融合,从而达到对被测物体影像比较准确的认识,试验表明效果良好,具有很好的使用价值。     

高校后勤采购联盟联合采购模型与利益分配

采购联盟的利益分配是关系到联盟形成与维持的关键因素之一.本文首先构建了高校后勤采购联盟的联合采购模型;然后,在Heijboer和Fredo Schotanus的研究基础上,结合高校后勤联合采购的一个实际算例,探讨了按采购数量比例法(PV)、夏普利值法(SV)争折衷值法(CV)三种分配方法的公平性问题.研究结果显示:PV方法并不是一个理想的分配方法,它对联盟中采购量比较大的一方有利;基于博弈论的SV、CV方法由于能够满足大多数的公平分配性质,是一种能够得到较公平结果的分配方法.鉴于CV方法较SV方法简单,实践中建议采用该方法.     

多阶段多产品供应量分配的综合模型

目前，供应链竞争已成为企业间市场竞争的主要表现形式，因此供应链上合作伙伴的协作变得尤为重要。在采购原材料方面更是如此，许多企业都倾向于在一段长的时期内选择某几个供应商进行合作，建立良好的关系，但是短期内每一阶段的供应量则要在它们之间进行最经济的分配，以有利于购买者。本文解决的问题正是这一供应量分配的问题，考虑多阶段多产品、多种折扣方式的供应量分配，建立大规模的混合整数规划．并提出有效实用的启发式算法。     

三站无源定位系统数据关联算法

全局最优量测数据关联算法是无源定位技术中的关键问题。针对三站无源定位系统全局最优数据关联的三维（3-D）分配问题，提出一种新的直接求解算法——启发式消元算法。该算法通过直接对代价矩阵的元素进行启发式消元，得到分配问题的最优解。给出算法相关原理的分析和证明以及算法的具体步骤。并将其应用于三部光电被动传感器多目标无源定位系统两级数据关联算法的第二级关联过程中。对启发式消元算法和求解3一D分配问题的近似最优求解算法——拉格朗日松弛算法的算法复杂性进行了分析对比。理论分析和仿真实验均表明，该算法较适合与两级关联算法联合使用。与拉格朗日松弛算法相比。该算法计算量小。便于实现。是一种新的、有效的全局最优数据关联算法。     

随机型网络瓶颈容量扩张的机会约束模型与智能算法

文章研究的问题为，在不确定环境中的机会约束下，怎样去增加一组边的容量到一个指定的瓶颈容量，以至于网络瓶颈扩张的费用最小。本文假定每一条边的单位扩张费用w1是一个随机变量，服从一定的概率分布。带有随机单位扩张费用W的网络瓶颈容量扩张问题可以根据一些概率机会约束规则，列出它的机会约束规划模型的通用表达式。随后，本文将网络瓶颈容量算法、随机模拟方法、神经网络和遗传算法合成在一起，设计出该问题的混合智能通用算法。最后，给出数值案例。