面向任务的某型两栖装甲装备备件配置优化模型

为提高两栖装甲装备备件保障效率,论文对携行备件配置优化问题进行研究.考虑备件单个部件价格、部件保障率和部件可更换性等因素,建立分别以保障费用和整体保障率为约束条件的配置优化模型.论文对每个备件从故障率、可更换性和的重要性三个方面进行权重值分配.结合历史经验数据及系列计算求取权重值.根据目标函数形式不同采用对目标函数进行搜索和对目标函数进行转换两种方法,分别对模型一和模型二求取最优解.最后以某两栖装甲部队濒海训练红蓝对抗演习任务为例,分别计算不同约束条件下的保障率进行比对,验证了模型的有效性.     

微电网储能容量优化配置算法仿真

为了确保微电网系统的电能质量和稳定运行,提出基于Benders分解的微电网储能容量优化配置算法。以微电网系统作为研究对象,分析不同储能单元的充放电特性,将储能系统全寿命周期最小成本作为目标函数,组建微电网储能容量优化配置模型。根据模型特点,将模型分解为上下2层子模型,通过Benders分解算法对模型求解,进而获取最优微电网储能容量优化配置方案。经实验测试结果表明,所提算法可以更好完成容量优化配置,经过优化配置后,电网功率波动范围得到了明显降低。     

装备维修保障人员数量分析方法研究

如何运用科学的手段确定合理的装备维修保障人员数量,是维修保障系统高效、低耗运行的关键和基础。通过分析影响和制约维修保障人员数量的各因素和条件,确立了人员数量确定和优化的计算方法,建立了工时需求仿真模型。实例分析中对某炮兵团修理连各岗位的人员数量需求进行了计算与优化,结果验证了模型的实用性和有效性。     

固定通信台站装备维修人员分配策略研究

固定通信台站装备维修需要考虑多维修岗位下共用维修人员的优化配置策略。决策者可以将维修人员动态的分配至各个维修岗位处理维修任务,如果分配的维修人员增多可以提高维修速率,但是也增加保障费用。维修决策目标是在满足限制下保障费用达到最小。通过建立马尔科夫决策模型得到一个函数,来充分描述优化策略。最后用实例验证模型的有效性。     

基于CPN战时装备保障业务流程建模

针对战时装备保障业务流程的特点,分析了基于着色petri网(CPN)的建模方法与其它业务流程建模方法相比具有的优势,建立了战时装备保障业务流程的顶层结构模型,并对模型进一步细化,分别建立了战时装备保障指挥机构的业务流程子网模型和各保障机构的业务流程子网模型,根据现代战争对信息传输的要求对模型进行了优化。利用CPN-TOOLS工具,组织两组实验对模型进行仿真分析,通过分析装备保障业务流程的主要性能指标,指导战时装备保障工作。     

战时血液保障组织资源优化的遗传算法模型

资源优化配置是战时血液保障组织系统系统中的一个重点,也是一个难点问题。本文在对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究的基础上,提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型。考虑到血液保障组织系统系统中资源的特殊性,编码方式采用二进制编码,并行模型为粗粒度并行模型。该模型不但可以在血液全生命周期中的每个环节选1个或多个机构参加,而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案。最后通过具体实例以说明该模型的有效性。     

集群装备战时维修保障业务优化排序模型研究

文章分析了各种影响维修保障顺序的因素,建立了维修保障业务优化排序模型,通过对某防空兵群装备维修保障业务进行示例分析,对模型的准确性和可行性进行了验证。     

战时血液保障组织资源优化的遗传算法模型

资源优化配置是战时血液保障组织系统系统中的一个重点，也是一个难点问题。本文在对传统算法模型在解决优化配置问题上的缺陷进行分析和研究的基础上，提出一个基于并行遗传算法的资源优化配置算法模型。考虑到血液保障组织系统系统中资源的特殊性．编码方式采用二进制编码，并行模型为粗粒度并行模型。该模型不但可以在血液全生命周期中的每个环节选1个或多个机构参加，而且不会遗漏任何一个可行的优化配置方案。最后通过具体实例以说明该模型的有效性。     

RBAC优化模型在装备保障信息系统中的应用

装备保障信息系统对安全性、稳定性的要求非常高.装备保障人员的权限存在着复杂的权限约束,相同职务身份的装备保障人员其权限存在共性,但又存在着个性化差异,需要实现细粒度、多层次的权限分配.同时对装备保障人员暂时离开工作岗位时或职务调整时要实现安全、合理的职责代理.针对RBAC授权模型(基于角色的访问控制模型)不足以有效地满足装备保障实际需求,对RBAC模型中角色层次和权限层次进行了应用性扩展,构建了优化模型,有利于细粒度、多层次的权限控制以及权限控制约束的实现.随后对权限控制的方式进行了深入研究,并应用于B/S结构的装备保障信息系统中.最后在上述优化模型下,实现了与权限控制紧密相关的职责代理功能以及职责代理的动态转换.     

考虑多技能人的企业项目组合选择优化研究

基于企业技能人员中存在多技能人的研究背景,建立了具有递阶结构的两阶段项目组合选择优化模型。以所选项目的模糊项目价值最大为优化目标,以多技能人在各技能上的人数分配为决策变量,构建了模糊0-1整数优化模型,采用可能性理论对其进行了确定性转换;根据技能人员在项目中工作锻炼,会形成技能增值的特点,建立了以总技能增值最大为优化目标,技能人员在所选项目中的人数分配为决策变量的整数规划模型。通过设计相应的遗传算法（GA）对模型进行了有效求解。仿真测试显示,所建递阶结构两阶段项目组合选择优化模型,可以在实现企业利益最大化前提下,通过合理的人员调配使人力技能增值达到最大,为企业实现短期和长期利益的有机结合,提供了有效的解决途径。     

遗传算法在舰载机弹药转运任务优化配置中的应用

针对舰载机弹药转运任务要求特殊,建立了优化模型。将任务配置方案模型合理地描述为遗传算法的表达形式,并对其操作因子进行改进,得到了最优的转运任务配置方案。实例仿真结果验证了优化配置模型的正确性,以及改进遗传算法的有效性。     

遗传算法在多类型的车辆人员排班系统中的应用与研究

公交车辆人员排班的主要问题就是在给定时间点和车次数的情况下,以最小代价覆盖所有的车次。与以往都是针对单类型车辆的人员排班不同,该文主要提供对多类型的车辆人员排班的支持。首先利用高效的Auction算法获取代价最小的车次分组并根据分组情况分配车辆的营运类型;然后使用遗传算法进行随机化搜索以获得最优解。实验表明,遗传算法应用于多类型的公交车辆人员排班具有很好的效果。     

无指导学习语义优选

给出基于LSC模型的EM方法进行汉语语义优选的学习。具体步骤是首先随机为参数模型赋予初值;然后迭代运行EM算法,直到收敛;最后计算动词和名词的语义关联度,以此衡量其搭配的可能性。大量实验结果表明LSC模型能够较好地体现动、名词的搭配模式,且算法迭代收敛速度快。该方法无需语法标注的语料库,适合应用于汉语。     

Algorithms for spatial collocation pattern mining in a limited memory environment: a summary of results

Rapid growth of spatial datasets requires methods to find (semi-)automatically spatial knowledge from these sets. Spatial collocation patterns represent subsets of spatial features whose instances are frequently located together in a spatial neighborhood. In recent years, efficient methods for collocation discovery have been developed, however, none of them assume limited size of the operational memory or limited access to memory with short access times. Such restrictions are especially important in the context of the large size of the data structures required for efficient identification of collocation instances. In this work we present and compare three algorithms for collocation pattern mining in a limited memory environment. The first algorithm is based on the well-known joinless method introduced by Shekhar and Yoo. The second and third algorithms are inspired by a tree structure (iCPI-tree) presented by Wang et al. In our experimental evaluation, we have compared the efficiency of the algorithms, both on synthetic and real world datasets.     

用正交配置法求解中空纤维气体膜分离过程的数学模型

建立了中空纤维膜分离器的微分数学模型,提出了一种采用正交配置法和拟牛顿法相结合的新算法来求解该模型,并采用MATLAB语言编程实现。该方法计算量小、计算稳定性好,并且能够求得微分数学模型的近似解析解,是求解该模型的有效方法。应用该方法对采用逆流流型的中空纤维膜分离器进行了模拟,与实验结果吻合较好,能够用于气体膜分离过程的模拟和优化。     

Laguerre wavelet method for solving Thomas–Fermi type equations

Engineering with Computers - An efficient numerical algorithm based on the Laguerre wavelets collocation technique for numerical solutions of a class of Thomas–Fermi boundary value problems,...     

考虑编制受限的均衡任务覆盖人员排班模型

本文研究了考虑编制受限情况下的机场地勤人员排班问题.目的是从管理角度最小化成本,解决无法通过雇佣外界临时工以满足需求的人员紧缺问题,同时提高由不确定性因素造成计划中断的应对能力.本文建立了考虑编制受限的均衡任务覆盖混合整数优化模型,针对问题的特点设计了高效的启发式算法求解,并通过大型机场的真实算例验证算法及模型的效果.从无法覆盖的任务在排班周期内分布情况和员工间公平性两个角度分析模型在实际应用中的情况,证实模型能够很好应对用人高峰问题,提高机场运营效率,同时协助管理者在人员组成上进行决策.     

Spectral Polynomial Chaos Solutions of the Stochastic Advection Equation

We present a new algorithm based on Wiener–Hermite functionals combined with Fourier collocation to solve the advection equation with stochastic transport velocity. We develop different stategies of representing the stochastic input, and demonstrate that this approach is orders of magnitude more efficient than Monte Carlo simulations for comparable accuracy.     

一种井下人员无线定位算法研究

针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.     

基于遗传算法的DM在故障诊断中的应用研究

介绍基于遗传算法的数据挖掘在设备故障诊断中的应用,并在应用中根据实际问题改进遗传算法。依据石化企业采集到的关键设备运转状态的历史数据,应用优化的遗传算法构建分类模型。利用建立的分类模型可以对新数据进行判别归类,识别出设备故障的种类,依此找到故障的原因并消除故障,为工程技术人员和决策者提供有力的决策支持。