基于灰关联度的多目标规划新求解算法

针对多目标规划的求解问题,提出了一种新的基于灰色关联度的求解算法, 该算法将多目标规划模型的多个目标函数理想值组成一个理想目标向量。在相同的约束条件下,基于目标函数向量与理想目标向量之间的灰色关联度而构造一个实值偏好函数。通过最大化这个实值偏好函数,可把多目标规划问题转变为单目标规划问题,并给出了基于遗传算法的求解步骤。通过实际算例表明,该算法正确有效,且相对于线性加权和法、平方加权和法和理想点法而言,具有较好的综合距离均衡性能。     

基于依赖型算子的不确定语言多属性群决策法

研究了属性权重以实数形式给出、属性值以不确定语言变量形式给出的多属性群决策问题。基于不确定语言变量的运算法则,给出了一种基于不确定语言变量及其运算法则的新算子：依赖型不确定语言有序加权几何 (dependent uncertain linguistic ordered weighted geometric, DULOWG) 算子。与该类算子相关联的加权向量依赖于被集结的不确定语言变量,并且对错误或有偏见的不确定语言变量赋予较低的权重来减轻不公平性对评价结果的影响。提出了一种基于ULWGM算子和DULOWG算子的不确定语言多属性群决策方法,并进行了实例分析。     

MIMO雷达子阵级m-Capon方法研究

针对多输入多输出（multiple input multiple output, MIMO）雷达虚拟阵列孔径大,典型的降维空时自适应处理（space time adaptive processing, STAP）方法--m-Capon法无法适用的问题,对子阵级m-Capon法进行了研究,并与相应的相控阵雷达3-Capon方法进行了比较。计算机仿真结果表明,处理器维数相同时,子阵级3-Capon方法性能明显提高,但非主杂波区误差鲁棒性差;子阵级1-Capon法在非主杂波区性能明显提高,但主杂波凹口太宽。在实际应用中,可综合运用两种方法对主杂波和非主杂波区分开处理,为工程实现提供可靠依据。     

TD-HSPA+系统级的双极化天线建模及仿真分析

提出一种双极化天线的系统级建模方法,以解决TD-HSPA+系统中极化性能研究无准确天线模型的问题。并通过结合多天线方案中的PARC和S-PARC方案,对TD-HSPA+下行系统性能进行了仿真分析和研究,重点对比了市区宏小区和郊区宏小区等场景下的双极化天线配置和传统线阵天线配置性能差异。系统级仿真结果表明,在覆盖半径较小的市区,利用双极化天线组网能提供良好的系统性能,提高小区容量。     

基于子结构法的某多管火箭炮频率特性分析

根据虚功原理,推导了子结构方法的动力学模型。采用实体单元建立了某多管火箭炮的子结构模型。计算了某多管火箭炮在不同俯仰角和装弹数量情况下的固有振动频率,得到了低阶固有频率与俯仰角的关系及低阶固有频率与火箭弹数量的关系。结果表明采用该方法计算频率,能减小计算模型,缩短计算时间。     

多目标决策分析中的目标关联分析法

针对多目标决策中的各目标之间存在相互联系 ,提出了“目标关联分析法”,通过建立目标关联矩阵 ,运用线性变换将原来相互关联的目标变换成一组等价的独立目标 ,进而确定影响系统运行的主要因素及权重 ,同时将各方案的原目标取值转换为独立目标下的取值 ,为多目标问题的分析和决策提供了一种新方法 .     

A DEA-TOPSIS method for multiple criteria decision analysis in emergency management

A hybrid approach of DEA (data envelopment analysis) and TOPSIS (technique for order performance (preference) by similarity to ideal solution) is proposed for multiple criteria decision analysis in emergency management. Two DEA-based optimization models are constructed to facilitate identifying parameter information regarding criterion weights and quantifying qualitative criteria in TOPSIS. An emergency management case study utilizing data from the Emergency Management Australia (EMA) Disasters Database is provided to demonstrate the feasibility of the proposed analysis procedure.     

基于递阶遗传算法的一类多旅行商问题优化

针对最小化单个旅行商路程的多旅行商问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题不需设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。     

磨矿分级过程多模型智能控制研究

提出了一种非线性多模型控制算法,在若干平衡点附近首先建立多个子模型及相应的控制器,再通过在线计算模型匹配度来适应模型参数的变化,被控对象的最终输入是各控制器输出的加权和.将其应用于磨矿分级非线性系统的控制研究,仿真结果表明,所提算法极大地改善磨矿分级系统的动态响应,并增强了系统的鲁棒性.     

两种带多约束的组播路由算法

组播对其成员节点能够提供服务质量,且组播在未来通信网络当中起到越来越重要的角色.对多约束斯坦利最小树问题,提出了基于Boruvka方法的多约束组播算法(BMCMRA)与基于Kruskal方法的多约束组播算法(KMCMRA).仿真试验表明算法具有良好代价性能,且能够很好地满足多约束条件.