多无人艇联合攻击任务规划模型仿真

多水面无人舰艇之间的攻击任务规划是保证无人舰艇顺利高效完成攻击任务.多无人舰艇在执行联合攻击任务时,需要考虑到环境因素、不同任务的复杂度与各种复杂攻击任务执行能力等多方面的约束因素.传统的攻击任务调度模型在处理上述问题时,没有考虑攻击任务外界与内部的约束条件,只是将复杂的攻击任务简单地分解为个体的叠加,在任务执行过程中不仅达不到提高任务执行效率的目的,还会由于缺乏相应的协同规划机制陷入混乱状态.提出一种多无人艇联合攻击任务规划模型.根据水面无人舰艇集群攻击任务规划问题的多约束性,建立任务规划模型,引入代价函数,运用改进的生物地理粒子群优化算法对任务分配问题进行求解,避免了生物地理优化算法容易陷入局部最优和粒子群算法解多约束离散问题时的不稳定性.进行仿真的结果表明,所提出算法有效解决了多水面无人舰艇之间的攻击任务规划问题.     

无人舰艇集群攻击任务规划优化模型仿真

多水面无人舰艇之间的任务规划是保证无人舰艇顺利、高效完成任务的关键.但是,无人潜艇之间的攻击过程是一个多任务、多轮次的复杂过程,攻击的先后顺序和最优选择过程是个随机且相互影响的过程.传统的攻击任务规划模型没有考虑外界与内部的约束条件,只是将多USVs系统简单地分解为个体的叠加,在任务执行过程中达不到提高任务执行效率的目的,缺乏相应的协同规划机制,容易使系统整体陷入混乱状态.提出一种优化的无人舰艇集群攻击任务规划优化模型.根据水面无人舰艇集群攻击任务规划问题的多约束性,建立任务规划模型,引入代价函数,运用改进的生物地理学优化算法对任务分配问题进行求解,保证攻击过程任务规划最优.仿真结果表明,生物地理学优化算法在解决多约束优化问题方面可以很好的避免陷入局部最优和具有很好的稳定性,模型具有通用性,应用算法在求解时具有快速、稳定的收敛性.     

基于能量约束的自主水下航行器任务规划算法

多水下自主航行器（AUV）任务规划是影响集群智能水平的关键技术。针对现有任务规划模型只考虑同构AUV集群和单潜次任务规划的问题,提出了适用于AUV异构集群的多潜次任务规划模型。首先,该模型考虑了AUV的能量约束、AUV多次往返母船充电的工程代价、异构集群个体间的效能差异、任务多样性等关键因素;然后,为提高问题模型的求解效率,提出了一种基于离散粒子群的优化算法,该算法引入用于描述粒子速度、位置的矩阵编码和用于评估粒子质量的任务损耗模型,改进粒子更新过程,实现了高效的目标寻优。仿真实验表明,该算法不仅解决了异构AUV集群的多潜次任务规划问题,而且与采用遗传算法的任务规划模型相比较,任务损耗降低了11%。     

多UCAV协同任务分配模型及粒子群算法求解

任务分配是多无人作战飞机(UCAV)协同控制的基础.对此,分析了影响任务分配的关键战技指标,建立了针对攻击任务的多UCAV协同任务分配模型.应用连续粒子群算法对问题进行求解,建立了粒子与实际问题间的映射,通过位置饱和策略构造粒子的搜索空间,采用自适应惯性权重提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力.考虑到单机的任务载荷限制,引入了买卖合同机制以实现多机任务协调.仿真结果表明,所提出模型和算法可以较好地解决多UCAV协同任务分配问题.     

免疫粒子群优化算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。     

免疫粒子群优化算法求解旅行商问题

受生物体免疫系统免疫机制的启发，论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中，设计了求解旅行商问题的免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制，并且实现简单，改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。实验表明本文提出的算法具有较好的性能。     

双层规划的改进混合布谷鸟搜索量子行为粒子群优化算法

为解决粒子群优化（PSO）算法求解双层规划问题时易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于模拟退火（SA）Metropolis准则的改进混合布谷鸟搜索量子行为粒子群优化（ICSQPSO）算法。首先,该混合算法引入SA算法中的Metropolis准则,在求解过程中既能接受好解也能以一定的概率接受坏解,增强全局寻优能力;接着,为布谷鸟搜索算法设计一种改进动态步长Lévy飞行,以保持粒子群在优化过程中较高的多样性,保证搜索广度;最后,利用布谷鸟搜索算法中的偏好随机游走机制帮助粒子跳出局部最优解。通过对13个涵盖非线性规划、分式规划、多个下层规划的双层规划实例的数值实验,结果表明：ICSQPSO算法所得12个双层规划的目标函数最优值显著优于对比算法,只有1例的结果稍差,并且有半数实例的结果优于对比算法50%。由此可见,ICSQPSO算法对双层规划的寻优能力明显优于对比算法。     

混沌粒子群优化算法

粒子群优化算法是一种新的随机全局优化进化算法。本文把混沌寻优思想引入到粒子群优化算法中，这种方法利用混沌运动的随机性、遍历性和规律性等特性首先对当前杠子群体中的最优粒子进行混沌寻优，然后把混沌手优的结果随机替换粒子群体中的一个粒子。通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快，从而改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力，提高了算法的收敛速度和精度。仿真结果表明混沌粒子群优化算法的收敛性能明显优于粒子群优化算法。     

多无人船通信网络拓扑优化控制算法

为构建有效、可靠的多无人船网络拓扑结构,本文提出一种基于改进粒子群优化的多无人船网络拓扑优化控制算法.该算法通过综合考虑网络连通度、链路通信质量、网络连接收益和网络连接成本构建多无人船网络拓扑优化模型.为确保模型与应用对象的适配性,重点分析海上无线电波的传播特性,并在此基础上,完成链路通信质量、网络连接收益和网络连接成本的表征.为获得模型的全局最优解,加快模型的收敛速度,在粒子群优化算法的迭代寻优过程中,借鉴电磁场中带电粒子间的相互作用,利用粒子的电荷量动态自适应调整算法的控制参数,当粒子种群多样性小于给定的阈值时,将粒子种群中适应度值最小的粒子作为扰动粒子,引导粒子向未搜索区域移动,克服算法的早熟收敛.仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种基于小生境技术的群智能粒子滤波算法

针对基本粒子滤波存在严重的退化问题和重采样技术导致粒子枯竭的问题,提出一种新型粒子滤波算法——基于小生境技术的群智能优化粒子滤波算法.通过多模寻优增强粒子的多样性和寻优能力,使得采样后的粒子向高似然区域移动,从而有效地提高了系统状态估计精度.仿真实验表明,该算法是有效而稳定的.     

基于LVM 的系统扩容技术研究

近年来,随着大数据业务的使用,系统在运行时会产生大量的数据信息与日志文件并保存在磁盘中。由于在系统规划初期,对系统分区大小规划预期不足,很难合理规划磁盘空间,造成后期系统运行中经常出现系统分区磁盘不足的问题。当发生此类告警时,通常的分区很难动态调整大小,通常采用暂停业务,更换磁盘,数据备份与恢复的方式,该方式操作困难,程序复杂,有数据丢失的风险。在Linux系统里使用LVM(逻辑卷)技术,支持在线空间扩容,可以在用户无感知的情况下扩展系统分区容量,达到合理利用磁盘空间的目的。本文介绍了LVM技术,并在Linux系统里将分区做成逻辑卷,达到合理利用磁盘空间的目的。     

PCA与KNN在胎心率与宫缩描记图分类中的研究

提出了基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）的K近邻（K Nearest Neighbor,KNN）分类原理,并将其应用于胎心率与宫缩描记图分类。主要思想是：对训练样本和测试样本进行降维,并对降维后的测试样本使用KNN分类技术分类。选择2 120组胎心率与宫缩描记图数据,使用该方法进行分类测试。实验结果表明,使用该类模型,分类结果稳定,分类准确率高,并且能够降低高维空间搜索K近邻的复杂性,减轻计算负担。     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议，适用于各种分布式控制系统。在实时应用中，标准的CAN协议使用静态优先级算法，对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后，提出了一种基于指数分配方式的MTS算法，在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

基于HLA结构的分布交互仿真的系统设计问题

对基于HLA/RTI结构的分布交互式多机仿真系统的体系结构、底层通信网络、运行支持系统、仿真应用对象模型和管理对象模型进行了论述,旨在为分布仿真应用系统的开发探索一条有效途径。     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

基于效用EPON分布式动态带宽分配实现机制

EPON(Ethernet-based passive optical network)作为基于光纤的宽带网络接入技术,已经成为下一代接入网络的关键技术之一,但是IEEE 802.3ah EPON的Polling机制存在带宽使用率不高的问题,其DBA(dynamic bandwidth allocation)算法产生UWR(unused window remainder),USR(unused slot remainder),UQR(unused queue remainder)和UPR(unused package remainder),浪费了许多带宽资源.IPACT(interleaved polling with adaptive cycle time)EPON提出了一个带宽使用率较高的新的Poling机制,但没有解决DBA算法存在的缺点.在IPACT基础上,提出了一个基于效用的分布式EPON DBA实现机制,实现了对不同SLA(service level agreement)用户的相同业务类应用的差分处理.通过一种集中递归效用算法,有效地消除了再生UWR,通过一种分布式递归效用算法,有效地消除了UQR,通过一个分布式UPR消除机制,减少了UPR.提出了一个基于交织接力棒的USR消除机制,提高了消除USR条件满足的概率,通过将交棒者的USR追加到接棒者的授权中,提高了带宽的使用效率.仿真结果很好地验证了该机制的优点.     

基于WAP的应用系统开发技术研究

WAP技术促进了移动通信技术与互联网技术的有效结合,是未来网络技术的一种发展方向。论文介绍了WAP的基本原理、开发WAP的无线标志语言WML以及AAF框架,并运用WAP技术和AAF框架相结合,设计开发了水资源监测中心无线门户。     

基于ESB技术的机械制造业系统集成研究

机械制造业企业信息系统涉及多个不同的异构子系统,各子系统之间很难集成,导致系统出现信息孤岛,难以沟通协作.传统的集成方式,存在耦合度高,不易扩展等问题.在分析ESB技术的基础上,提出了基于ESB技术的集成方式,达到了松耦合,实现信息互通.     

基于XML的单件制造企业异构BOM数据交换集成研究

为实现单件制造企业产品生命周期中BOM信息的共享和集成,研究了BOM的演进过程,提出了基于XML进行异构BOM信息的交换集成,进行了BOM的UML关系建模和相应XMLSchema模式的转换,并分析了XML与RDBMS之间数据信息交换的方法,为异构BOM信息的集成提供了一种实现方法。     

基于碳纳米管固定葡萄糖氧化酶的ECL葡萄糖传感器的制备

将葡萄糖氧化酶(GOD)固定在多壁碳纳米管(MWCNTs)修饰电极(ME)上,GOD催化氧化葡萄糖生成过氧化氢,并使鲁米诺产生电致化学发光(ECL),据此构建了一种新型ECL葡萄糖传感器.结果表明:CNTs修饰的电极对鲁米诺和H2O2反应具有显著的电催化活性和增敏效果.该传感器对葡萄糖检测的线性范围为0.01～10.0...