基于超网络理论的海上溢油事故应急物资区域调度

针对单一区域应急能力有限的情况,研究发生大规模海上溢油事故时的跨区域应急救援物资调度。基于海上溢油事故应急物资调度需求及超网络的多主观性、多层次、多标准和协调性等特征,构建应急物资区域调度的超网络模型,并将该模型转换成等价的变分不等式问题,运用修正投影算法求解。在算例中,进一步分析路径应急能力和脆弱性对单区域及跨区域应急调度的影响。研究结果对优化海上溢油事故应急物资区域调度方法具有一定的参考价值。     

基于主成分分析法的军械保障信息化评估方法

为了保证军械保障信息化建设评价结果具有较好的客观性,提高军械保障信息化决策水平,提出了基于主成分分析法的军械保障信息化评估方法;在对主成分分析法基本思想及算法研究的基础上,建立了基于主成分分析法的军械保障信息化评估指标体系,结合主成分分析法的特点对其进行了修正,从根本上保证了最终评价结果主观和客观的统一。通过实例分析,验证了主成分分析法用于解决军械保障信息化建设评估的可行性。     

基于物联网的海上应急物资运输路径优化仿真

针对海上应急物资运输的特点,综合考虑物联网技术优势与海上应急物资运输的要求,引入模糊时间窗函数,结合最优适应度函数等主要约束条件,构建以配送距离最短、花费时间最少、配送成本最低、客户满意度最大的物联网的海上应急物资运输路径优化模型,在Matlab 2017a平台上进行仿真。结果表明,改进后的遗传算法能够找到最优配送路径,达到了智能化海上应急物资运输配送的要求。     

军械战储器材轮换效果评估方法研究

基于层次分析法,建立了战储器材轮换效果评估指标体系,更加客观地反映出各个影响因素对战储器材轮换工作的影响程度,并结合模糊综合评估方法构建了轮换效果多层次模糊综合评估模型。研究成果将为开展军械战储器材轮换工作提供科学依据和理论指导,为部队和装备机关开展军械战储器材轮换工作提供费用低、效率高的方法。     

基于任务剖面的舰船任务流程建模与仿真

针对舰船保障性工程研究中尚缺乏有效的定量分析技术,在重新定义了舰船任务剖面并提出了元任务概念的基础上,提出了一种任务流IDEF3建模与EXTEND仿真实现的方法.以常规潜艇鱼雷攻击过程为例,建立了基于元任务的IDEF3任务流程模型,然后采用EXTEND对模型进行了仿真,得到了元任务及相应设备的运行强度,并结合设备失效率进一步确定了随艇备件的携带量.仿真结果证明了该方法的可行性和有效性,为舰船任务可靠性、维修性、保障性研究提供了一种有效的定量分析技术途径.     

数字经济背景下应急物资智能配送体系构建研究

本文以应急物资配送体系的构建为基础,以智能化为导向,按照配送的三个维度:功能维、业务维、保障维,结合Zachman框架对配送体系的构建过程和功能模块等,详细分析了应急物资智能配送体系的整体框架,对智能配送体系的构建具有一定借鉴意义。     

船舶应急物资运输智能化联动调度体系探讨

本文提出船舶应急物资的运输模型,研究船舶应急物资优化配置的方法,分析应急物资投入量和阈值之间的关系曲线;对船舶应急物资联动调度进行仿真分析,并对船舶物资的需求量进行计算;仿真进行7组实验,并分析了7组实验下物资调度时间变化情况,最后分析了应急救援能力和偏离公平度之间的关系。本文对船舶应急物资运输智能化联动调度体系的分析,有助于船舶应急物资联动调度体系的发展。     

谈客滚船发生事故时的应急措施

客滚船发生事故时,采取合理的措施以减少人员伤亡和财产损失非常重要。文中针对客滚船的结构特征和常见事故的特点,分析事故原因,提出合理处置措施,以期更好地应对事故的发生。     

海上应急物资配送路径规划模型的构建

为了提高海上应急物资配送和调度能力,提出基于蚁群智能优化的海上应急物资配送路径全局规划算法。根据海上应急物资配送物资规划路径进行运动学模型构造,构建海上应急物资配送路径规划的控制约束参量,以海上应急物资配送的中转节点作为聚类中心,采用蚁群优化算法进行海上应急物资配送路径的自适应寻优,以蚁群个体信息素作为导引参量,构建海上通信网络下的海上应急物资配送路径规划模型,采用蚁群算法进行海上应急物资配送路径规划过程中的寻优迭代,根据自适应寻优控制结果,实现海上应急物资配送路径规划优化。仿真结果表明,采用该方法进行海上应急物资配送路径规划的自适应性较好,规划调度能力,提高了应急物资的配送效率。     

基于PSO-BP神经网络的船体分段任务包工时定额模型

为解决船体分段任务包工时定额的计算过度依赖线性公式而忽略工时定额与工艺参数之间的非线性关系的问题,提高工时定额计算的效率和精确度,将PSO-BP神经网络技术应用到船体分段任务包工时定额中。通过对影响船体分段中间产品额定工时的工艺参数进行分析,建立多输入单输出的PSO-BP神经网络模型,并应用实际数据对PSO-BP神经网络进行训练,测试仿真结果与实际值之间的误差在允许范围内。验证结果表明,采用PSO-BP神经网络建立船体分段任务包工时定额模型,能对任务包作业工时进行准确预测。     

考虑维修机构的雷弹技术保障效能研究

从战备任务和雷弹技术准备实际出发,考虑包含维修、计量等互相协作的多个保障机构组成的技术保障体系,以＂规定时间内完成规定数量的雷弹技术准备＂为实际战备任务,选择合适的效能指标,应用排队论建立保障体系效能评估模型,实现对于＂规定时间内完成技术准备的雷弹数量＂和＂完成规定数量雷弹技术准备所需时间＂的预测,并对模型参数选择进行了初步探讨。与传统的军械保障效能研究相比较,突破了研究范围仅限于技术准备机构的局限,更贴近保障实际,模型以解析形式表达,具有简明易用的特点。     

基于PVM的数据融合并行任务调度

根据多信息源、多平台数据融合算法特点，将数据融合与并行处理技术相结合，设计了基于PVM集群的多任务并行调度，提出了两层调度和主动报告的并行任务调度策略，并给出了数据融合并行任务调度映射和软件实现流程，在集群计算机系统上实现了数据融合的实时大容量并行处理。在系统仿真测试中获得了较高的加速比和系统效率，有较好的实用价值和应用前景。     

基于任务需求的产品备件需求量研究

针对产品服役期间长期处于贮存状态的特点,研究产品贮存期内的故障规律,建立了基于任务需求的产品故障模型和产品备件需求量模型,为产品备件方案的优化奠定了基础。并通过实例进行验证,说明这种备件需求量确定方法的可行性。     

分布式实时计算环境下安全任务调度技术研究

当前许多面向分布式计算环境的应用对实时系统提出了安全要求,研究安全的实时任务调度算法成为当前的研究热点。文章分析了当前公开文献中各种实时调度算法的缺陷,针对现有算法的不足,提出了一种适用于分布式实时任务的安全调度算法,该算法以提高实时任务的安全性和可调度性为目标,一方面按照任务的不同安全需求为其提供不同级别的安全服务,另一方面采用启发式实时调度技术,在多个处理机上有效分配并运行实时任务。仿真实验的结果表明,文章所提出的算法相对于其他算法而言,在不降低任务可调度性的前提下,有效提高了实时任务的安全性。     

基于流形理论的数据分类挖掘

数据挖掘技术应用于作战指挥挖掘系统,能为指挥员的决策分析提供智能化的、自动化的辅助手段。在分析数据挖掘问题中的分类算法的基础上,利用流形结构对分类算法进行了改进。从而避免全局线性对分类信息造成的丢失,保留完整的数据结构信息,在一般意义下完成针对数据集的各项任务。     

基于CoMP的用户分类方法

CoMP被视为下一代宽带移动通信中的关键技术,是近期的研究热点。其中,联合传输（JP）和波束协调（CS/CB）是CoMP中的主要传输模式。文章提出一种CoMP用户的分类方法,通过对用户分类,然后对分类用户进行JP或CS/CB处理。理论分析表明,基于用户分类的多点协同传输方法,可以提升小区边缘用户的性能和小区的平均吞吐量。     

基于最大频繁序列的蛋白质分类算法

针对现有基于频繁模式的分类算法未考虑完全频繁模式所产生的大量无效序列,提出了一种基于最大频繁序列的蛋白质分类算法,此算法每一类都以独有的最大频繁模式作为代表,执行模式裁减和测试数据分类。实验表明该算法在继承传统算法优点的同时提高了结果的精确度,降低了模式的冗余度,此应用增加了分类的生物信息学意义。     

AUV任务规划技术的研究

任务规划技术是水下机器人使命任务能否完成的关键，介绍了项目所研制的水下机器人体系结构、远程作业任务规划、路径规划的方法，给出试验结果验证了路径规划算法的有效性。