多指标约束下备件可修复库存方案优化

针对在机场集团运行期间,设备备件可修复的多指标约束问题,提出了基于近似可用度评估的可修备件库存优化方法。首先分析了备件消耗的类型。通过忽略备件发生故障后维修时间或者订货供货时间,利用伽马分布的可加性建立备件的可用度评估模型。在此基础上,利用可修备件的可用度、可修备件的总费用为约束指标,构建以备件量最少为目标函数的多约束备件优化模型。在求解模型的过程中,利用拉格朗日乘子和边际优化启发式算法,对模型进行求解。算例中通过与仿真结果进行对比分析:当维修时间或者备件补充时间小于备件等效平均寿命三分之一时,平均误差小于5%,采用的近似度的方法是可行的。     

延伸保修策略下故障相关多部件系统可用度优化模型

延伸保修是指初始保修结束后，由军方和承制单位签订保修服务合同，并由此开展一定期限的后续服务工作。如何科学制订延伸保修方案，使装备多部件系统可用度达到最优，是装备保障部门重点关注的问题之一。在对多部件系统进行故障相关性分析的基础上，采用不完全预防性维修和最小维修策略，建立多部件系统延伸保修可用度模型。通过案例应用和灵敏度分析，得到不同延伸保修期下系统最优可用度和相应的预防性维修间隔期。     

随机需求下多层级装备备件库存方案优化方法

为了在有限保障经费下,提高多等级保障体制中的装备可用度,对备件随机类型需求的产生、传递机理进行分析,得出各站点对每种备件的需求;对于可以分解为多个层级、由多种类型部件构成的装备,给出了其可用度的计算模型;分析了库存数量对期望短缺数、装备可用度等指标的影响,利用边际效应对备件在各个保障站点的分配方案进行优化,得出备件在各个站点的最优库存数量;设计了优化算法得出了装备保障的费效曲线,并用实例进行分析,所得结果与成熟商用软件的差距较小,表明模型与算法是实用可行的。     

研制阶段装备使用可用度综合评价方法

针对研制阶段装备使用可用度难以评价的问题,提出了一种将试验设计、仿真建模、回归树分析相结合的综合评价方法。首先,基于离散事件仿真软件Arena建立两级维修保障模式下单部装备使用可用度仿真模型；然后,采用拉丁超立方抽样完成仿真输入想定的设计；最后,在运行仿真模型获得使用可用度输出数据的基础上,应用回归树模型确定了影响使用可用度的关键因素,并进行了实例分析。结果表明:该综合方法在保证仿真精度的同时减少了抽样次数，能对装备使用可用度进行仿真预计和敏感性分析,可用于研制阶段装备保障性试验与评价。     

两部件冷储备系统可用度数值解法

针对工作寿命和维修时间为一般分布的两部件冷储备系统可用度更新方程解算困难,给出了求取系统可用度的数值算法,并证明了该方法的收敛性。理论和实例分析表明,当系统部件的工作寿命和维修时间分布有三阶连续导数且有界时,利用数值解法可以容易地获得系统的瞬态可用度。     

N个不同部件并联可修系统可用度的分析

N个不同部件并联可修系统可用度分析十分复杂。在一定的条件下 ,本研究建立马尔可夫系统状态概率转移图及其方程 ,从而可对N个不同部件并联可修复系统进行瞬时可用度分析和稳态可用度分析。其分析结果同样适应N个相同部件并联可修系统可用度分析。     

基于网格资源可用度的元任务映射算法

针对Min-Min启发式算法没有充分考虑网格的异构特性,导致资源负载不均衡的问题,提出一种基于资源可用度的启发式映射算法,在元任务与资源映射过程中,先计算资源对元任务的可用度,然后将元任务划分为优先映射与次优先映射两部分,再对这两组元任务分别应用经典Min-Min算法进行映射.采用仿真软件模拟网格异构环境,在元任务与资源一定的情况下,分别模拟这两种算法的元任务与资源的映射过程,得到这两种情况下的任务完成时间.实验结果表明,基于资源可用度的启发式算法在异构的网格环境中任务完成时间更短.     

一种光通信系统可用度计算方法

为了研究光纤通信系统无中断工作的能力 ,计算通信系统可用度具有重要的意义。在 ITU- T G.911光通信系统可用度计算的基本原则下 ,建立了系统状态的 Markov模型和状态转移概率矩阵 ,并利用稳态 Markov模型中状态转移概率平衡的特点求解稳态概率。再利用网络拓扑结构和保护机制的信息 ,通过简单的概率运算得到系统的稳态可用度。在这种计算方法的基础上分析了 SDH的自愈保护机制以及各种故障对系统可用性的影响。在计算结果的指导下 ,可以知道为了达到特定的可用度 ,通信设备和光纤必须具备的正常工作时间和出现故障后的最长修复时间     

N个不同部件并联可修系统可用度的分析

系统工程是研究领域的一个热门课题，它的应用很广，中介绍了系统工程技术的部分功能，并对基于马尔可夫过程的N个不同部件并联可修系统的可用度进行了详细的分析，得出了一般关系式．其结果和思想同样适于N个相同部件串联可修系统的可用度分析.     

C~3I系统生存能力的机动性能建模与仿真

针对C3I系统机动性能对其生存能力的影响规律,通过对系统生存能力概念的研究,提出了一种基于美国工业界武器系统效能咨询委员会评估方法的C3I系统生存能力的建模与仿真方法.由系统组成的串并联结构分析,归纳出了系统节点在不同毁伤状态下的3种毁伤等级,并建立了系统机动能力的可用度、可信赖性矩阵和系统能力向量模型.应用MATLAB对系统机动能力进行了仿真分析,研究结果表明该系统生存能力的机动性能仿真方法合理可行.     

公交线路查询算法的设计与实现

以图的赋权邻接矩阵为切入点,建立了以换乘次数最小为首要目标,途径站点数最小为第二目标的公交出行最优路径模型;同时,回避了最短路径算法时间复杂度大的缺点,以最短路径矩阵为数据系统,提出了解决公交查询的通用高效算法;最后,通过公交查询系统实例证实了其可行性和有效性.     

一种求解属性约简优化的协同粒子群算法

针对粗糙属性约简优化问题,利用粒子群寻求最优解的优势,提出一种改进的粗糙集属性约简优化的协同粒子群算法(AR-CPSO)。在最优属性寻求过程中,该算法使粒子群在属性空间通过约简集向量的分解和邻域簇的协同学习提高其寻优能力,并利用自适应约束强化罚函数较好地收敛到最优目标属性约简集。该算法能始终保持种群的多样性、协作性,并避免过早地陷入局部最优。相关仿真实验表明,AR-CPSO算法能有效地找到全局最优属性约简集,具有较强的属性协同约简优化性能。     

基于高斯搜索的改进粒子群优化在磨矿预测控制中应用

磨矿车间工业现场在保证控制效果的同时,一般要求控制变量具有较小的变化率。提出一种基于高斯搜索的改进粒子群优化算法,该算法以高斯分布来初始化粒子群,并改进粒子速度更新公式,将所提算法融合到最小二乘支持向量机预测控制中。针对选矿厂磨矿过程,给出了基于最小二乘支持向量机的预测控制系统,以及基于高斯搜索的改进粒子群优化算法步骤。对实际磨矿过程进行仿真实验,结果表明该算法在保证控制效果的同时,能大幅度减小控制量的变化率,具有良好的性能指标和应用前景。     

任意备件条件下的k/n系统维修优化模型

为了解决任意备件条件下k/n系统的维修问题,提出一种(s,c,m,T,r)维修策略,建立了在该维修策略下系统的使用可用度模型以及维修费用模型。结合系统维修需求及实际情况,以使用可用度最大、单位时间维修费用最小作为优化目标,建立了k/n系统的多目标维修优化模型。设计了一种基于遗传算法的模型求解算法,利用该算法可以得到多种维修方案,为维修决策者提供参考。以某单位相控阵雷达天线阵面维修为例,借助模型算法得到了具体的维修方案。     

粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进

在一种非线性金融风险模型中引入粒子群算法,针对粒子群算法在迭代后期搜索能力不高、粒子容易陷 入局部最优的问题,基于对惯性权重的优化以及对每个粒子个体位置变异,提出一种改进后的粒子群算法。 利用粒子群算法选择最优控制参数,以最大程度降低金融系统的总风险值。仿真结果表明,改进后的粒子群算 法在全局最优以及搜索速度方面优于传统的粒子群算法。     

多目标量化变分滤波贝叶斯WSN跟踪定位算法

为进一步提高无线传感器网络节点跟踪定位精度降低能耗,提出一种多目标拥挤度差分优化的贝叶斯量化变分滤波预估WSN跟踪定位算法. 首先,针对定位问题,采用贝叶斯量化变分滤波方法对目标下一位置区域进行预测,利用量化变分滤波方式选取合适的定位参与节点,并设计了量化变分滤波的多目标参数优化模型. 其次,针对传统多目标优化算法寻优精度不高的问题,设计了基于种群个体拥挤度状况的多目标差分进化算法,对量化变分滤波算法参数进行优化,实现了滤波参数的多目标优化. 最后,通过实验仿真表明,该算法能够有效实现目标节点的跟踪定位,并可节省能量消耗.     

基于禁忌搜索的认知无线电性能优化算法

传统的认知无线电(CＲ: Cognitive Ｒadio)优化算法大多是在牺牲认知用户带宽和数据传输率的前提下实 现频谱池干扰抑制的。为进一步提高频谱利用率,提出了基于禁忌搜索的优化算法。该算法采用禁忌搜索获 得产生最小 ICI(Inter-Carrier Interference)的最优小波滤波器。仿真结果表明,将该算法与屏蔽相邻子载波算 法、最佳失效子载波算法和基于遗传算法的 ICI 抑制算法相比较,该优化算法能更好地减少系统 ICI 能量,改 善系统 BEＲ(Bit Error Ｒate)。而且,该优化算法不会占用认知用户带宽,也不用牺牲认知用户数据传输率。     

L1范数法诊断线性电阻电路故障的神经网络法

研究了Ｌ１范数法诊断线性电阻电路故障的视神经网络方法。基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理导出了相应的神经网络电路结构，该法具有在线计算量少、故障诊断速度快等特点。计算机模拟结果表明，本文所提方法是可行的。     

基于遗传算法的插接管道焊缝扫查机器人能量最小轨迹优化

针对插接管道焊缝扫查机器人末端执行器连续轨迹规划必须满足的运动限制条件,建立了安装高度可调节的全局能量最小优化多目标组合模型,该模型综合考虑了机器人的避障、末端轨迹精度、动力学约束与冗余度能量最小优化问题.基于遗传算法给出了针对该能量最小优化模型的轨迹搜索方法.仿真结果验证了该方法的有效性,并可推广应用到其他类型机器人.     

OFDM系统自适应比特加载算法

在正交频分复用（OFDM）系统中应用自适应技术能有效地提高系统性能．文中针对固定数据速率及子信道比特率受限的情况,研究了使系统发射功率最小化的自适应比特加载问题．首先对无限小信息粒度的最优化问题进行分析,确定最小功率的下界．在此基础上再对整数比特（有限信息粒度）的最优化问题进行求解,由此得到了一种快速的整数比特加载算法．仿真结果证明,该算法是一种运算速度快的最优比特加载算法．