军事冲突中战术欺骗的一个优化模型

军事冲突中实施战术欺骗已成为信息战的一个重要手段．基于军事冲突中战术欺骗所要达到的目标以及欺骗手段的资源约束和效果影响，建立了一个使军事欺骗总体效能达到最大的战术欺骗优化模型．给出的一个应用例子说明了该模型和方法的可行性．     

LINGO 在Ad Hoc 网络区域覆盖中的应用

针对Ad Hoc网络区域覆盖问题,对LINGO在Ad Hoc网络区域覆盖中的应用进行研究。通过分析转化,分别对边界区域覆盖和湖泊周边区域建立非线性规划模型,并利用LINGO软件求解。结果表明：该方法编程方便,求解速度快,得到了较优的区域分划方案。     

基于修正熵权TOPSIS 的应急军事物流效益评估

针对现有的应急物流效益评估存在的问题,建立了一种应急军事物流效益评估模型。该模型从应急性的需求出发,提取较有针对性的指标,利用原始数据产生的信息熵权进行客观赋权,并引入专家因素对权重进行主观修正,利用逼近理想解排序方法进行运算,结合应急军事物流效益评估指标体系,采用修正的信息熵权对TOPSIS法进行改进。实例计算与分析表明:该评估方法简便易行,结论合理,有效降低了指挥员决策的主观随意性。     

具有多条搜索路线和有限个搜索概率的舰潜搜索对策问题研究

舰潜搜索是海上作战巡逻中的重要问题,针对舰潜搜索在海上巡逻中的一些实际情况,描述一个军舰具有多条搜索路线作为选择,并在所述位置区域存在有限个搜索概率的搜索对策问题,以军舰和潜艇的搜索路径选择为双方策略,根据舰艇巡逻的期望值即期望收益减去搜索成本,建立支付函数,进而建立舰潜搜索的矩阵对策模型,得到搜索双方的最优搜索策略,并通过例子,证明所述方法的有效性。     

基于向量角分解的高维多目标进化算法

选择是进化的主要驱动力,也是多目标进化算法的关键特征,然而,在处理高维多目标问题时,随着目标维数的增加种群的收敛性和分布性的冲突加剧,传统多目标进化算法中的选择算子已难以有效地维持种群的收敛性与分布性之间的平衡.针对该问题,提出一种基于向量角分解的高维多目标进化算法.首先,将个体本身作为参考向量,利用目标向量之间的夹角作为个体的相似度测度估计种群分布性,以减轻算法预先指定权重向量的负担;然后,利用成绩标量函数作为个体的收敛性测度,该收敛测度在引导种群走向Pareto最优前沿方面发挥着重要作用;最后,提出一种基于向量角分解的精英选择策略,其在环境选择过程中利用向量角信息将目标空间动态分解,并利用成绩标量函数从分布性较好的区域中挑选较好的个体进入下一代,能够动态地平衡种群的收敛性和分布性.对比实验结果表明,所提出算法具有较强的竞争力,其在保持种群分布性的同时具有足够的选择压力,能够有效地引导高维目标空间的搜索.     

一阶超对策模型中结局偏好认知信息集结的模式识别法

针对一类一阶n人超对策模型．提出了一种结局偏好认知信息的集鲒方法．首先通过对单一局中人中不同专家给出的对其他局中人结局偏好信息的不同认知进行关联分析，确定出专家的权重评价值．进而运用模糊模式识别原理，通过建立一个非线性规划模型，给出了一种新的超对策结局偏好认知信息的集结方法．最后。用一个数值例子对文中所提方法进行了说明．     

具有模糊系数约束的多目标线性规划

研究了一类具有模糊系数约束的多目标线性规划问题．根据各目标函数的梯度方向来量化目标之间的冲突程度．以此提出了一种确定目标权重的新方法，然后基于惩罚函数运用梯度上升算法求问题的有效解．最后给出了一个数值例子。     

悬浮式深水炸弹综合防御鱼雷作战仿真系统确认方法

为解决悬浮式深水炸弹综合防御鱼雷作战仿真评估确认问题,建立舰艇生存概率的数学模型,根据仿真系统输出的拦截概率和规避概率样本数据,结合模型计算得到生存概率的样本值。针对生存概率样本的高维、海量等特性,提出将多重假设检验应用于作战仿真系统确认的思路,建立评估多重假设检验功效的Power模型以及计算生存概率样本p-值的p-value模型,给出模型中关键指标的求解步骤。根据p-value模型求解得到该仿真系统的各项重要评估指标值,对系统进行评估确认。研究结果表明,多重假设检验对仿真系统确认更严格,并且在控制第一类错误方面明显优于传统假设检验。     

一类多目标模糊系数线性规划问题

讨了一类所系数均为模糊数的多目标线性规划问题，通过对模糊数的比较，将模糊多目标线性规划模型转化为清晰的多目标模型，并应用一种基于线性隶属函数的模糊规划算法求其协调解，最后给出了一个数值例子。     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法，给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法．最后，结合故障诊断实例，详细阐述了该诊断方法的应用过程，在对多个传感器提供的证据进行合成后，诊断结论的可信度明显提高，不确定性明显降低，证明该诊断方法合理有效．