从多目标决策看基站规划的需求分析

本文提出一种基于多目标决策理论的移动通信网络综合指标评估方法。首先根据各区块内的各类指标构造决策分析矩阵。并采用线性标度转换法规范化之,然后采用熵值法确定各类指标间的权重,利用简单加权和法计算出各区块的综合指标。仿真结果表明,该方法对网络规划的需求分析具有一定的有效性。     

高维多目标优化问题融入决策者偏好的集合进化优化方法

高维多目标优化问题普遍存在且非常重要,但是,已有的解决方法却很少.本文提出一种有效解决该问题的融入决策者偏好的集合进化优化方法,该方法首先基于决策者给出的每个目标的偏好区域,将原优化问题的目标函数转化为期望函数;然后,以原优化问题的多个解形成的集合为新的决策变量,以超体积和决策者期望满足度为新的目标函数,将优化问题转化为2目标优化问题;最后,采用多目标集合进化优化方法求解,得到满足决策者偏好且收敛性和分布性均衡的Pareto优化解集.将所提方法应用于4个基准高维多目标优化问题,并与其他2种方法比较,实验结果验证了所提方法的优越性.     

基于多Agent偏好的决策信息融合

针对多Agent系统的群决策问题，本文提出了一种利用多Agent群体偏好进行决策融合的方法，使用群决策方法生成多Agent群体偏好，然后根据模糊排序策略进行决策信息的融合，群决策方法与模糊排序这两种方法的混合运用有效地降低了决策时间，提高了决策的精度。经过实验模拟，证明了这种方法的简单性和有效性。     

基于物理规划的无人机多目标航迹规划

无人机航迹规划是典型的多目标优化问题, 传统的线性加权和法需反复迭代以确定一组满足工程特性需求的目标权重系数。物理规划方法通过构造偏好函数直接反映规划人员对航迹规划各目标的特性需求, 避免了因为反复迭代确定各目标权重系数所导致计算量大的缺陷, 因此,将物理规划方法与粒子群优化算法相结合用于无人机多目标航迹规划。仿真实验验证了该航迹规划方法能够获得各目标偏好结构下的折中解。     

基于UML-OOPN的武器装备体系可靠性建模方法

针对传统可靠性模型在武器装备体系建模中存在的描述能力不足和Petri网建模存在的模型爆炸和模型构建困难问题,引入面向对象建模思想,利用UML模型便于描述系统和对象Petri网模型易于动态仿真的优点,提出了基于UML-OOPN的武器装备体系任务可靠性建模方法,通过建立UML到对象Petri网的映射规则,完成了由任务描述模型向任务可靠性对象Petri网模型的转化,从而实现了两者有效结合,并以某野战防空反导体系为例验证了该方法的可行性和有效性,为解决武器装备体系任务可靠性模型构建和高效输入问题提供了一种新的方法.     

基于云计算的武器装备体系能力试验测试研究

针对武器装备体系能力试验测试的发展趋势和面临的问题,研究建立了基于云计算的武器装备体系能力试验测试模型。论述了模型中各个层次的组成和作用,阐述了引入云计算技术对武器装备体系能力试验带来的影响,划分了体系能力试验的测试阶段,提出了通用测试流程,并通过具体案例进行了详细阐述,形成了基于云计算的武器装备体系能力试验测试设计。     

结合偏好处理的虚拟机放置问题研究

虚拟机的调度（放置）问题（Virtual Machine Placement, VMP）是云计算中的一个重要研究课题。它指的是使用特定的调度算法,将虚拟机放置到合适的主机上的过程,是一个典型的NP问题。目前的研究大量的使用了启发式的多目标优化算法,这类方法考虑了调度的目标与限制。针对满足目标和限制的条件下依旧会有多种解决方案的情况,引入了用户偏好表达的调度策略。具体的做法,首先,使用CP-nets定性地描述用户对虚拟机调度的偏好;其次,处理了多个用户偏好以及他们之间的冲突问题,最后,将元启发式算法得出的Pareto解进行偏好处理,返回满足用户偏好的最佳调度方案。实例分析和实验的结果表明,考虑用户偏好的虚拟机调度方案极大的提升了用户的满意程度。     

镜体结构轻量化的多目标优化和多属性决策研究

对空间成像光谱仪非球面镜使用多目标优化遗传算法,结合多属性决策方法建立了对空间成像仪器中光学镜体轻量化优化的算法。以镜体的面形精度、重量和固有频率为3个优化目标函数,通过优化影响三者的参数达到获得最优轻量化效果。对优化模型进行了动力学和温度载荷的有限元分析,并按照优化模型进行了试制和相关的实验。模拟与实验结果表明,优化后的镜体受惯性和温度载荷所引起的应力小于材料本身的屈服强度,变形满足面形精度要求,且有理想的精度和动态刚度。     

基于权值向量的偏好多目标优化方法

偏好多目标优化方法是多目标优化领域的一个重要分支,其主要目的是仅搜索Pareto前沿面上部分区域内决策者感兴趣的解.基于MOEA/D算法根据预先设定的均匀分布的权值向量搜索Pareto最优前沿面的思想,本文提出了一种基于权值向量的偏好多目标优化方法,该方法通过引入具有偏好信息的权值向量,使算法仅搜索偏好点附近的解.仿真实验结果表明,与现有偏好多目标优化算法相比,本文方法具有支持多偏好点、偏好区域大小可控、偏好点位置无特别要求及偏好解具有更好收敛性的优势.     

基于偏好排序淘汰NSGAII算法的短波网络多区域重点覆盖优化方法

在采用偏好NSGAII算法求解多子区域重点覆盖的短波网络频率优化指配时,针对算法中非支配排序耗时较多的问题,该文提出一种偏好排序淘汰的NSGAII算法。在进行非支配排序前,根据解的偏好评价排序结果淘汰一部分偏好评价较差的解,减少参与非支配排序的解的数量从而减少求解时间,同时降低偏好评价结果较差的个体解被选中进行交叉、变异的概率,提高算法的求解效率和求解效果。在进行的48组数据测试中,该文算法在其中38组决策解偏好评价结果和求解时间同时最优,相同迭代次数时相比偏好NSGAII算法节省27%的求解时间。结果表明通过偏好排序淘汰机制的引入,更好利用了偏好信息,使算法用较少的时间求得更好的偏好解。     

指挥决策实体层次结构设计方法

在指挥决策实体任务协作关系构成的协作交流网基础上,提出了一种设计指挥决策实体层次结构(指挥控制树)的新方法.该方法定义根节点到其他节点路径长度的最大值为树高,以构造树高最小的生成树为目标,对于取定的根节点,计算根节点到其他每个节点的唯一最短路径,对这些最短路径进行并操作得到的即为指挥控制树.最后结合一个案例,验证了应用该方法生成指挥控制树的可行性.     

A Novel Integrated Path Planning Algorithm for Warehouse AGVs

We propose an integrated path planning method for multiple automated guided vehicles performing logistics delivery within a real-world warehouse environ-ment considering obstacles. By applying it on each vehicle, this proposed method enables the vehicle the vehicles have the capabilities for autonomous path planning. The path planning consists of three parts, K-means algorithm based task points clustering, genetic algorithm based task points ordering, and the probabilistic road map based best path search. Vehicle conflict resolution is depending on implementing the probabilistic road map construction considering the realistic map with obstacles. The simulations result validate that the clustering and ordering are necessary for the path planning, both the path planning time and the Automated guided vehicles (AGVs) running time can be dramatically reduced.     

面向异构传输需求的多无人机通信协同抗干扰决策方法

干扰条件下的多无人机通信中,用户根据业务有不同的通信需求,而各个信道质量也不同,对抗干扰通信决策提出了业务需求与资源匹配的新要求。针对外部对抗性干扰场景下,多个用户如何选择适合的信道和功率,在干扰躲避、内部冲突控制以及功率优化的同时实现有限资源的高效利用这一问题进行研究,提出了一种面向传输需求匹配的抗干扰决策方法。首先,利用部分重叠信道的特性进行信道资源复用;然后,运用多用户协同强化学习训练用户信道选择策略,并使用斯坦伯格博弈对功率进行优化,实现对用户异构传输需求进行资源匹配。所提方法能实现干扰条件下的多用户异构传输需求的信道和功率联合优化,提升资源利用合理性,实现传输效果的提升。     

SEA法在航空电子战体系效能评估中的应用

在体系效能评估中,SEA（system effectiveness analysis）方法可以结合体系自顶向下的使命分解和自底向上的能力聚合进行效能度量,避免了以往静态效能评估方法评估体系作战效能的局限性。运用SEA方法建立航空电子战体系效能评估模型,用动态的方法将使命任务与装备性能对应起来,以准确评估航空电子战体系作战能力。     

A Novel Method for Clustering in WSNs via TOPSIS Multi-criteria Decision-Making Algorithm

Wireless Personal Communications - Wireless sensor networks (WSNs) refer to countless and numerous sets of low-energy wireless nodes which are used for observing and supervising activities and...     

一种基于双空间密度的多目标进化算法

目前,大多数多目标进化算法的多样性保持机制都只强调目标空间的多样性而忽视决策空间的多样性.这种设置可能导致种群在目标空间拥有良好多样性的同时却在决策空间拥有较差的多样性.为了解决上述问题,本文提出了一种基于双空间密度的多目标进化算法.为了反映个体在决策空间和目标空间的多样性,本文定义了双空间密度指标.基于双空间密度的配对选择操作可以平衡算法的收敛性与多样性;基于双空间密度的个体选择操作可以同时使决策空间和目标空间得到充分的搜索.实验结果表明,本文算法的求解质量明显优于对比算法.     

一种新颖的集成电路版图验证方法

版图验证是集成电路设计的瓶颈之一。文章全面系统地阐述了超大规模集成电路LVS版图验证的原理、方法和基本的流程，着重介绍了基于Dracula开发的CMOS、Bipolar和ABCD(Advanced Bipolar CMOS DMOS)工艺的LVS命令文件，在解决以上工艺的电路LVS的过程中，取得了令人满意的效果。     

A Decision-Making Method for Air Combat Maneuver Based on Hybrid Deep Learning Network

In this paper,a hybrid deep learning network-based model is proposed and implemented for maneuver decision-making in an air combat environment.The model consist...     

基于熵权的群组灰色聚类决策法

在多属性群组决策方法的研究中,为了客观合理地确定群组专家的权值,提出一种基于熵权的群组灰色聚类决策方法.依据各个专家的判断矩阵归一化得到的排序向量,利用灰色绝对关联矩阵进行聚类分析并类间赋权,运用熵权理论进行类内赋权,结合算例验证了该方法可行有效.结果表明,该方法可以有效提高专家赋权的合理性和群组决策的科学性.     

动态多目标决策问题的灰色分析方法

将用于固定时间截面下静态多目标决策的灰色关联理论推广到动态情形，引入局部理想最优效果和整体理想最优效果的概念，提出一种新型的动态多目标决策问题的灰色关联模型，并通过算例说明该方法的合理可行性。