短期生产计划中产品完成期的动态决策

生产计划和决策是一个企业成功运营的关键。在研究了产品完成期的基础上提出了动态甘特图 ,用于短期生产计划中产品完成期的动态决策。该动态甘特图具有形象、直观和易于决策等特点。仿真结果表明了它的有效性。     

含区间参数的战场资源动态调度模型及算法

战场资源调度是作战指挥领域研究的热点.首先描述了战场资源调度问题,分析了战场资源动态调度需求,在此基础上建立了包含区间参数的战场资源动态调度模型.然后设计了三种不同的贪心策略,分别为基本贪心策略、双重贪心策略和一致贪心策略,提出了模型求解的混合贪心算法.最后结合联合作战算例进行了仿真验证,结果表明本文方法可行优越,能应用于不确定性的战场环境中.     

动态惩罚机制下互联网金融平台行为及监管策略的演化博弈分析

运用演化博弈理论研究了互联网金融平台行为及监管策略的博弈演化过程,系统考察了互联网金融平台行为及监管博弈过程的影响因素,并重点对固定惩罚机制和动态惩罚机制下互联网金融平台行为及其监管策略博弈均衡进行了比较.研究表明,固定惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构的博弈过程不能达到稳定的均衡状态,两个群体的行为呈现周期模式.动态惩罚机制下,互联网金融平台和金融监管机构间的博弈演化轨迹呈螺旋收敛的趋势;互联网金融平台的"自律"的初始概率不同,其随时间演化收敛到不同的均衡值;提高最重惩罚度上限,互联网金融平台选择"自律"行为策略的概率增加.     

影响交通信息支付意愿的关键因素实证研究

以GPS应用为代表的信息服务收费开始受到关注,文中就该问题从交通行为科学的角度进行了探讨,首先就问题解决的前提条件设计了个体特征、信息价值,信息采纳和支付意愿4个隐变量,并根据文献研究和实践经验,分别给出了描述这4个隐变量的可量化的19项显示指标,由此利用结构方程建模技术,建立了反映这些隐变量和显示指标间关系的模型,然后通过问卷调查所收集到的数据,使用LISREL软件进行了分析和计算,并根据计算结果的拟合度,确认了结构方程模型的适用性.研究结果表明,信息价值与信息采纳之间的影响关系最弱,而个体特征对其余3个变量的影响都非常显著.     

求解0-1动态优化问题的双概率原对偶遗传算法

在原对偶遗传算法(PDGA)的基础上,提出一种双概率原对偶遗传算法(DPPDGA).引入弱势基因位值与强势基因位值的概念,对二者赋予不同的对偶映射概率,并对两个对偶概率进行适应性调整.比较原始算法,改进算法使种群具有更理想的多样性,并利于种群较快地收敛到满意解.仿真结果表明,该算法在0-1动态优化问题的求解中具有更好的性能.     

基于正交基函数的广义FIR模型辨识方法

为了解决高阶脉冲响应模型带来的分析和计算上的困难,利用系统的部分已知信息构造正交基函数,并将其引入到传统脉冲响应建模中,提出了一种广义脉冲响应模型辨识方法。该方法通过正交基函数对输入数据进行滤波,使得滤波后的数据蕴涵着系统的部分动态特性,但也使滤波后的数据不再满足时移特性,因而无法直接使用梯度算法对模型参数进行辨识。结合递推最小二乘原理,给出了模型参数的计算公式。最后给出了仿真算例,结果表明,给出的方法具有优良的性能,完全能够满足系统建模要求。     

基于飞行体间精确测距的动态相对定位方法

飞行体间的精确相对定位是实现飞行体协同工作的重要技术基础。提出了一种将飞行体惯导信息与相对距离测量信息相结合、实现两飞行体间精确动态相对定位的算法。首先利用较为精确的相对距离测量信息对两飞行体惯导系统的相对误差进行单次修正,提高了两飞行体间的单次相对定位精度。然后,利用相对距离信息进行相对机动状态的检测,并根据检测结果对状态滤波模型进行选择和切换,实现飞行体间的动态相对定位。仿真结果表明,本算法具有较高的相对定位精度和稳定性。     

改进的高动态高灵敏度GPS信号捕获算法

首先介绍弱GPS信号定义和影响因素,指出要想实现弱信号条件下的捕获,必须增加处理增益.要提高增益,就要进行累积,而累积最重要的限制就是导航电文的变化、多谱勒频偏的影响以及非相干累积的平方损失.而高动态又必须考虑累积时间与多普勒补偿的均衡.针对这些因素,指出在弱信号条件下,FFT捕获较传统算法更具有优势.采用差分累积提高累积时间并减轻了非相干累积平方增益损失.半比特搜索法能够估计出导航数据的最佳组合,实现很长时间的相干积分.高动态高灵敏度情况下,还必须考虑补偿码多谱勒的影响.提出一套完整的弱信号处理方案,采用Monter·Carlo方法进行仿真,实验结果验证了该算法的有效性.     

某型火控雷达仿真系统的设计与实现

某型雷达号手训练仿真系统是以计算机技术为核心的训练仿真系统。给出了该仿真系统的回波信号仿真模型,提出了实现方法。该方法采用计算机产生雷达回波数据,并解决了目标的实时生成、控制及显示等关键问题。系统完整实现了对某型雷达的功能模拟和操作训练,目前已被应用于实时训练,解决了训练难题。     

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。