舰船保障物资优化分配方法研究*

论文针对实际应用中舰船保障物资分配的需求,提出了动态态势物资分配优化方法,建立了动态态势物资分配优化数学模型,即混合0‐1整数规划模型并提供了求解策略。同时利用项目管理方法,提出了保障物资分配项目实施方案的优化流程。     

快递服务网点选址模型研究

为了提高快递企业收益,同时满足用户时效要求和费用要求,对快递企业服务网点的选址问题进行优化分析,建立0-1混合整数规划模型.采用GM(1,1)模型在MATLAB环境下预测用户未来需求量;考虑交通因素对运输成本的影响,进而影响快递企业收益以及网点的新建位置,建立关于交通影响因素的快递企业总收益的0-1混合整数规划模型.在预测用户未来需求量的前提下,利用LINGO11.0软件求解0-1混合整数规划模型,求得在满足用户费用要求和时效要求条件下,快递企业收益最大化的服务网点新建位置.通过算例分析,该方法能够快速有效获得最优解,符合服务网点选址的实际要求和长远发展.     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。     

舰船配电网络拓扑表达新方法

传统的基于邻接矩阵和支路-节点关联矩阵的电网拓扑表达方法在解决舰船配电网结构的规划问题时存在着局限性。本文定义了配电板关联矩阵和负载-配电板关联矩阵用于舰船配电网络的拓扑表达,建立了舰船配电网辐射状结构约束的数学模型,给出了舰船配电网属性的计算方法。算例结果验证了该拓扑表达方法及约束条件数学模型的准确性。     

舰船物资转运方案计算机辅助决策算法研究

瞬息万变的现代战场对大中型水面战斗舰船甲板物资转运的效率提出越来越高的要求。引入计算机辅助决策技术,在考虑多种牵制因素的情况下,快速获得最优的物资转运方案。详细分析和阐述舰船物资转运线路规划、时间计算、作业排序以及资源配班等4个主要问题的计算机解决方法,为利用计算机辅助制定最优物资转运方案提供可行途径。     

蚁群算法舰船援救物资运输路径二维规划模型

针对已有舰船援救物资运输路径规划模型在规划中出现的规划结果偏离理想值、规划收敛速度慢的问题,利用蚁群算法实现对二维规划模型的优化设计。以舰船的运输环境为基础,构建二维环境模型。在该环境下确定运输终点的位置,利用蚁群算法搜索运输起点到终点之间的每一个路径点,连接多个路径点,最终生成援救物资运输路径。通过测试实验发现,设计规划模型得出的结果在航程、平滑度以及规划时长等方面,均优于传统路径规划模型,进而证明该模型的可行性。     

基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别

针对传统舰船运行轨迹异常点识别方法存在运行轨迹检测性能较差的问题,提出一种基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法,获取舰船自动识别系统中的舰船运行轨迹数据,在舰船自动识别系统中,舰船运行轨迹数据的存放形式是日志文件,因此对系统中的日志文件进行挖掘,基于物联网技术对挖掘数据实施预处理,通过StopT-CB算法划分舰船运行轨迹以剔除停留点,便于进行异常点的识别,通过网格划分实现舰船运行轨迹的异常点识别。为了证明基于物联网技术的舰船运行轨迹异常点识别方法的运行轨迹检测性能更好,将传统舰船运行轨迹异常点识别方法与该方法进行对比实验,实验结果证明该方法的运行轨迹检测性能优于传统方法。     

人工智能算法的舰船路径规划

为了实现对舰船航行的智能调度,需要进行舰船路径规划设计,提出一种基于人工粒子群智能算法的舰船路径规划方法。构建舰船航行路径分布的网格结构模型,将舰船航行区域内的各个对象表达为人工粒子群个体,采用四元素的扩展卡尔曼滤波方法构造舰船航行路径规划的约束参量模型。构造舰船航行路径规划的控制目标函数,以舰船动态性能和稳态性能为优化目标,采用人工智能群算法进行航行路径的自适应寻优,实现舰船路径规划。结果表明,采用该方法进行舰船路径规划,能准确跟踪舰船航行的方位角和姿态角,实现路径实时跟踪,提高了舰船路径的准确规划能力。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法

轨迹规划是保证舰船安全航行的关键技术,针对当前舰船轨迹规划算法存在规划精度低、速度慢等不足,为了获得更优的舰船轨迹规划方案,设计了基于人工智能技术的舰船轨迹规划算法。首先分析了当前舰船轨迹规划的研究现状,并构建了舰船轨迹规划的数学模型,然后采用人工智能技术对舰船轨迹规划的数学模型进行求解,搜索到最优的舰船轨迹规划方案,最后采用具体仿真模拟实验验证舰船轨迹规划算法的性能。结果表明,人工智能技术的舰船轨迹规划精度高,舰船轨迹规划速度快,获得了比其他算法更优的舰船轨迹规划方案,可以应用于实际舰船安全航行管理中。     

基于遗传算法的大型舰船紧急疏散路径规划

紧急疏散路径规划研究对于大型舰船安全具有重要意义,针对当前大型舰船紧急疏散路径规划方法存在求解路径速度慢,难以找到全局最优路径的缺陷,设计了一种基于遗传算法的大型舰船紧急疏散路径规划。首先分析大型舰船紧急疏散路径规划原理,设计大型舰船紧急疏散路径规划的数学模型,然后采用遗传算法对大型舰船紧急疏散路径规划数学模型进行求解,找到大型舰船紧急疏散的最优路径,最后在Matlab 2014平台下进行了大型舰船紧急疏散路径规划的仿真模拟实验,结果表明,遗传算法可以搜索到大型舰船紧急疏散路径规划的最佳方案,可以应用于大型舰船紧急疏散的指挥中。     

PID控制器参数整定的舰船伺服系统设计

舰船在执行作战任务时需要消耗大量的能源,食品、武器弹药等资源。由于距离海岸基地较远,采用补给船对舰船进行物资的补充就显得十分必要。在舰船的物资补充过程中,受到海浪作用力的干扰会使舰船本身产生横摇、垂荡等运动形式,不利于物资的稳定运输。针对这一问题,本文结合PID控制器和模糊控制算法,设计了一种舰船波浪补偿伺服控制系统,并对该系统的原理以及性能进行了介绍。     

基于专家系统的舰船弹药物资管理研究

通过对舰船弹药物资作业调度与分配原则的归纳总结,构建了弹药物资管理专家系统的框架;在此基础上,根据知识库的特征及弹药物资出入库特点,建立了相应的推理机制;最后针对舰船弹药物资管理专家系统的特点,探讨了需进一步研究和完善的问题。     

现代高速舰船推进主机的选择研究

高速和中速柴油机都可作为高速舰船的动力,近年来高速机的应用在不断增加。本文从尺寸、重量、集装性、航速范围、加速性和推进性能等方面对两类机型进行讨论,为高速舰船主机的选择提供比较的视角。     

舰船备件配置研究现状与思考

备件是舰船装备进行正常检修或应急修理的保障性物资,舰船备件配置水平的高低直接影响舰船装备保障的能力与费用。在舰船维修体制分析的基础上,通过对国内外舰船备件配置文献的梳理研究,依据不同的理论基础与数学模型,总结基于历史数据、METRIC理论和系统可靠性的配置方法,并对这些方法的优势与不足进行分析对比。在此基础上,提出考虑部件重要度、混合约束下的多目标优化以及备件共用策略优化这3个舰船备件配置研究未来的发展方向。     

现代高速舰船推进主机的选择研究

高速和中速柴油机都可作为高速舰船的动力,近年来高速机的应用在不断增加。本文从尺寸、重量、集装性、航速范围、加速性和推进性能等方面对两类机型进行讨论,为高速舰船主机的选择提供比较的视角。     

舰船用搬运机械的特点及研制的可行性

1 前言 舰船用搬运机械一般指叉车和搬运车两类。主要用于舰船内干货物资的搬运,是物资集装化运输和补给必不可少的设备。 以往,我军辅助舰船于货物资的搬运大都靠人力,劳动强度大,工作效率低,显然很难适应现代战争条件下海上快速补给的要求;且随着物资运输和补给的集装化或托盘化,再靠人力已无济于事,鉴此舰船内应用搬运机械便是迫在眉睫的大事。但由于舰船内使用条件的特殊性,现有的陆用搬运机械在适用性、安全性和可靠性等方面很难满足舰船的要求,因此有必要也有可能研制适合舰船特点和要求的船用搬运机械。     

基于改进遗传算法的舰船物资转运方案研究

针对舰船物资需要安全高效转运的实际,建立了数学模型并利用改进遗传算法对模型求解运算.采用的编码方案确保了解的可行性,选择和变异运算保留了个体精英,维持了群体的多样性并大大加快了收敛速度.仿真实例验证了该方法在解决舰船物资转运方案优化问题上的优越性.     

基于云计算的舰船大规模任务调度优化

当前舰船任务调度优化方法针对小规模任务,对于大规模舰船任务,它们存在搜索最优舰船任务调度方案时间长,舰船任务无法在有效时间内完成,为了加快舰船任务完成速度,结合舰船任务的大规模特点,设计了基于云计算的舰船大规模任务调度优化方法。首先对舰船大规模任务调度优化问题进行分析,将它们划分成为多个小规模舰船任务调度优化问题,然后基于云计算平台的map/reuduce模式对多个小规模舰船任务调度优化问题进行并行处理,并对多个小规模舰船任务采用混合智能优化算法进行求解,最后得到舰船大规模任务调度优化结果,并进行了舰船大规模任务调度优化问题的仿真测试。本文方法大幅度减少了舰船大规模任务调度优化时间,提高了舰船大规模任务完成效率,是一种有效、速度快的舰船大规模任务调度优化方法。     

舰艇编队协同防空武器优化分配算法

为提高舰艇编队协同防空武器的使用效率,基于最短时间内毁伤最多目标的原则,建立了武器优化分配的0-1规划模型,并给出了遗传算法求解该模型的具体步骤.计算表明,0-1规划模型及遗传算法具有适应性强、收敛速度快等优点.算法为解决舰艇编队较大规模武器优化分配问题提供了一种有效的方法.