基于蚂蚁寻径原理的最优路径选择算法

蚂蚁算法在动态路径寻优方面具有特有的优势。文章首先阐述了蚂蚁寻径原理,在长春市驾驶员调查问卷的基础上,对驾驶员的偏好性进行了分析。在蚂蚁寻径原理的基础上,结合驾驶员的偏好性,提出了一种能够综合反映驾驶员偏好的最优路径选择算法。算法以调查问卷得出的驾驶员最为关心的三类因素——行程时间、行驶距离和道路等级为考虑因素,以驾驶员对路径的硬性要求为约束条件,通过对偏好性参数的标定,体现驾驶员在路径选择上的不同偏好。最后以算例进行验证,表明算法具有很好的可行性和适用性。     

教学互联网络

自然界的演化 ,人类社会的进步 ,不断地对教育和教学提出了挑战 .在当今知识爆炸和通讯先进的信息时代 ,如何改进教学方式和方法 ,培训 2 1世纪人才以促进社会的持续发展 ,是本文要讨论的内容 .文章还将介绍一种教学互联网络 GENIe以及以全球气候变化为例说明教学互联网络的作用.     

虚拟现实系统中飞行器航迹的实时模拟

烟雾等无定形物质的模拟一直是计算机图形学领域一个具有挑战性的问题,烟雾的实时模拟更是一个困难的问题。虽然目前现有技术已经可以生成真实感较强的动态烟雾,但由于这些方法多采用基于粒子系统的体绘制技术生成图像,因而大多数无法满足ＶＲ系统的实时性需求。本文提出了一种在ＶＲ系统中实时模拟飞行器尾部航迹的方法,该方法利用对平面多边形顶点灰度和透明度的扰动实时地生成和绘制航迹,算法简单高效,所生成的尾迹真实感较     

DIS系统中防空虚拟火力单元仿真模型研究

综合仿真系统,要能有效地为武器装备在接近实战条件下,进行作战效能评估,用于武器装备性能改进、改型,必须靠可信度的武器模型来保证,本文好ＤＩＳ系统中防空虚拟火力单元的模型建立和系统集成方法。     

资源均衡问题的峰值最小化模型

将资源峰值作为资源均衡程度的一种度量,以资源峰值最小化为优化目标,分别建立了工序不可分拆、可分拆和有条件分拆的资源均衡问题的整数线性规划模型,通过算例和工程案例验证了模型的有效性,并给出了多种资源情形下资源均衡问题的序贯解法.所建模型不涉及关键路线的确定和非关键工序浮时的计算,且各种资源峰值表述相互独立,因而对部分资源用量受限和对工序开(完)工时间有特殊要求的广义资源均衡问题也有较好的适应性.     

从众心理引起博弈策略的同步振荡

在著名的博弈模型"石头-布-剪刀"模型中加入从众心理的影响,考察从众心理对系统动力学的影响. 其中对利益的渴求和从众心理两个机制相互竞争.从复杂系统科学的角度来看,从众心理在网络中的个体之间起到了很好的耦合作用.当从众心理占据上风时,这种耦合作用可以引起个体之间博弈策略的同步振荡,进而形成宏观的振荡现象.在社会学的某些领域中,这种宏观振荡往往造成不良的后果.所以,如果期望一个稳定的多样策略共存的状态,就要尽力降低从众心理对策略选择的影响.     

客户需求驱动的多层物流网络选址规划模型与算法

构建了一个包括生产商、物流中心、中转点及零售商等4类节点的多层物流网络,并以零售商需求驱动,根据自下而上的规划逻辑,建立了该网络选址规划数学模型及其遗传算法.最后,用一个仿真算例对模型及其算法进行了验证.     

目标定位的分布式MIMO雷达资源分配算法

为了提高分布式多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达的目标定位精度,分析了阵元、发射功率和信号带宽对定位精度的影响,进而提出一种将三者联合优化的资源分配算法。首先,以最小化目标的平方位置误差下限(squared position error bound,SPEB)为目标函数,建立了包含阵元、功率和带宽3个变量的优化模型;然后,通过推导最优功率分配矢量和带宽分配矢量的关系简化模型;最后利用凸松弛和循环最小化算法将优化问题转化成二阶锥形式,求解得到最优的资源分配策略。仿真结果表明,利用所提出的算法进行资源分配能明显提高目标的定位精度;信号有效带宽对目标定位精度的影响大于发射功率。     

基于加速度盲估计的隐身目标检测算法

隐身目标的出现严重压缩了防空导弹雷达导引头的探测威力,末制导过程不充分导致制导精度受到很大影响。通过增加相参积累时间提高灵敏度是提高导引头作用距离的有效方法。研究了一种基于加速度盲估计的脉冲多普勒雷达主动导引头长时间积累算法,用于导引头对隐身目标的检测。此方法在不需要依赖外界支援信息的条件下,通过增加相参积累的时间,提高了导引头的截获灵敏度。通过仿真计算,当截获概率不小于99%时,可以将导引头灵敏度提高3.22 dB。     

基于Swarm的股权拍卖机制设计与仿真研究

基于多主体的建模仿真方法,运用particle swarm optimization（PSO）群体智能算法模拟信息交互条件下外部投资者估价变化的学习机制和演化规律,在机制设计的基础上,建立了实现风险投资退出的股权拍卖模型.在Swarm平台上对股权拍卖模型的仿真分析表明,所设计的股权拍卖机制能够显著地提高风险投资家的收益,并能帮助风险投资家预测外部投资者的估价和拍卖参与度的变化.对股权拍卖模型的参数仿真发现,风险投资家可以通过引入更多的外部投资者参与股权拍卖来进一步提高自己的收益;即便外部投资者过度强化单一学习能力,最终也可以得到相对理想的股权拍卖结果.本文的研究可以为风险投资家的策略选择提供参考依据.