评价决策单元相对效率的修正DEA方法

在原有理论[1] 的基础上提出了一个新的DEA模型———CCRH ,给出了强有效的概念 ,论证了相关理论。CCRH模型与CCR模型相比有以下几个优点 :①描述决策单元的相对效率更确切 ;②利用参考决策单元的生产前沿面来描述评价决策单元“生产”情况得到的结果更加符合实际 ;③可以考查评价决策单元输入、输出变化时对其效率的影响。     

遗传算法和遗传规划对比研究

通过对遗传算法定向搜索机制和遗传规划搜索机制的研究比较,可以看出,依据遗传算法的基本思想设计遗传规划的进化算子时,由于算子空间过大而导致盲目搜索。通过对遗传规划的研究,提出了一套有定向机制的进化算子,进而设计和实现了基于这一套算子的遗传规划算法。     

加快建设黑龙江农业强省的对策

文中就黑龙江省建设农业强省的实际状况,客观地分析了黑龙江省实现农业强省的差距、优势和劣势的基础上,提出了黑龙江省建设农业强省的基本思路、发展规划和对策建议。     

无威胁情况下任意两点间的无人机路径规划

针对无威胁情况下无人机的路径规划问题,提出了一种较简单、有效的路径规划方法:基于几何原理的无人机路径规划法。在提出了无威胁情况下路径规划的一些基本约定的基础上,重点研究了基于几何原理路径规划法的基本思想,并给出了路径规划的主要步骤。最后,通过一个仿真算例验证了此方法的有效性,并对此方法的优缺点进行了总结。     

基于二阶锥规划的峰值旁瓣抑制滤波器设计

针对相位编码信号的高旁瓣问题,提出一种基于二阶锥规化的峰值旁瓣抑制滤波器设计方法。将最大增益处理损失约束下的最小峰值旁瓣滤波器设计转化为二阶锥规化问题,采用内点法进行高效求解。与已有方法相比,所提方法可以兼顾峰值旁瓣、处理增益损失和滤波器长度三方面的指标,具有设计灵活、精度高和收敛性好的优点。最后仿真和实测数据结果验证了方法的有效性。     

带有学习效应和机器可用性限制的排序问题

针对单机和两台机器的平行机排序问题,建立了机器具有学习效应和可用性限制的排序模型。在这个模型中,机器具有学习效应。在学习效应下,工件的加工时间与所排位置有关,对于需要在同台机器上加工的工件,工件随位置的靠后其实际的加工时间减少。同时由于定期维修等原因而导致机器在某段时间内不能加工工件。考虑了目标函数为极小化总完工时间的单机和两台机器的平行机问题。对于机器在任意时间进行维修的一般情况给出了动态规划算法,通过数值例子说明了算法的有效性,对机器在使用前进行维修的特殊情况给出了多项式算法。     

免赔额与医疗保险索赔额关系分析

使用Group Medical Insurance Claims Database数据库的数据对免赔额与索赔额和每次索赔的超额费用进行了实证分析.结果表明,随着免赔额的增加,医疗保险的索赔额会逐渐降低,而每次索赔的超额费用会逐渐增加.同时,还利用多目标规划方法,并结合实证结果,构建多目标模型以确定医疗保险的最优免赔额.     

基于面向服务的通用任务规划仿真集成方法研究

采用基于Service oriented architecture(SOA)的集成框架实现了仿真环境中无人机系统的通用任务规划模块功能的集成.给出了具有系统之系统特点的多无人机综合仿真环境UAVSSE体系结构设计和多层次集成方法.将任务规划功能模决抽象为任务规划服务,基于Web Services技术实现通用的任务规划服务封装.利用注册、发现和绑定机制,任务规划功能能够动态地集成进仿真运行,并能为多架无人机和多个地面系统的仿真提供任务规划服务.通过综合仿真环境中的原型系统验证了相关技术,结果表明基于面向服务方法的任务规划集成能够为多UAV仿真环境提供有效的任务规划功能集成,弥补了HLA在构建动态"系统之系统"仿真中的不足,并能为未来的仿真系统和真实UAV一体化运行提供借鉴.     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.