基于动态规划的维修保障资源调度优化研究

分析维修保障资源调度的重要性,讨论维修保障资源调度优化的主要依据,论述维修保障资源调度的一般原则,建立了维修保障设备调度的数学模型,并利用动态规划法进行了求解计算,对维修设备进行科学调度,使设备的年度利用率达到最大,设备负荷比较均衡,对计划性维修具有较好的指导作用。     

基于蚁群算法的船舶调度优化研究

新时期背景下,国际贸易活动日益频繁,船舶的大型化发展趋势愈加明显,也为集装箱海运运输网络转型发展提供了必要平台,逐渐发展成健全网络体系。在这种情况下,对船舶的优化调度作用逐渐突显出来,通过对船舶运力的合理规划能够使船舶企业营运的成本支出明显减少,现实意义显著。而在优化船舶调度方面,将蚁群算法引入其中,构建以蚁群算法为基础的船舶调度优化模型,能够为船舶调度工作的顺利开展提供有价值的参考依据,进一步推动现代船舶行业的进步与发展。     

海上电子工程中的蚁群算法资源调度设计

针对海上电子工程中的资源调度方法存在调度时间长、效率低等问题,以提高海上电子工程资源调度效果为目标,设计了基于蚁群算法的海上电子工程资源调度方法。首先对国内外的海上电子工程资源调度方法进行分析,找到导致调度时间长、效率低的因素,然后采用蚁群算法对海上电子工程资源调度方法进行设计,最后采用本文方法对具体海上电子工程资源调度问题进行分析,结果表明,本文方法减少了海上电子工程资源调度的时间,加快了海上电子工程完成时间,而且比其他海上电子工程资源调度方法工作更加稳定和高效,解决了当前海上电子工程资源调度方法存在的调度时间长、效率低难题,具有一定的实际应用价值。     

基于蚁群算法的港口船舶调度优化问题研究

港口船舶调度优化问题是当前一个公开的难题,传统方法无法获得理想的港口船舶调度优化方案,为了加快港口船舶调度速度,降低港口船舶调度成本,建立了基于蚁群算法的港口船舶调度优化模型。首先分析当前港口船舶调度优化研究现状,指出各种方法出现不足的原因,然后构建港口船舶调度优化问题的多约束优化目标函数,并引入蚁群算法对多约束优化目标函数进行寻优,求得港口船舶调度优化问题的最优解,最后进行港口船舶调度优化仿真模拟实验。相对于其他港口船舶调度优化模型,蚁群算法改善了港口船舶调度优化问题求解的效率,港口船舶调度优化问题的解质量更高,可以满足港口船舶调度管理的实际应用要求。     

蚁群和粒子群优化融合算法在船舶网络资源调度中的应用

在互联网技术高速发展的今天,网络互联技术已经被广泛应用在船舶的自动化控制领域,通过集中化的网络资源管理,船员可以有效地对船舶上的电力系统、导航系统和通信系统进行资源调度,从而达到最优化的水平。本文从船舶的实际控制需求出发,结合最新的人工智能技术——蚁群和粒子优化融合技术,对船舶网络资源进行数学模型的构建。并结合粒子群优化融合算法对蚁群网络的空间布局进行优化,从而使船舶的网络资源在动态调整中达到平衡。仿真结果表明,经过蚁群和粒子群融合算法优化过的船舶网络资源调度效率更高,具有很好的实际应用前景。     

基于蚁群算法的港内集装箱运输调度模式研究

以集装箱码头船舶装卸作业调度问题为研究对象,综合考虑港口多种装卸资源和流程,在船舶泊位占有时间确定的条件下,以装卸运输作业总成本最低为目标,提出单船装卸作业调度模型;用蚁群算法对所建立的模型进行求解和仿真,并结合实际问题给出具体调度结果。此模型和方法考虑了生产效率和作业成本之间的平衡,保证以较低的成本完成规定作业。     

基于CFD的舰载直升机起降理论风限图研究

基于CFD技术建立了一种舰载直升机配平分析方法,以动量源的形式计入直升机旋翼作用,用于分析舰船/直升机之间的耦合干扰问题,并可实现舰机耦合干扰流场的快速计算,突破了原先飞行力学模型中气动参数单向耦合方式的局限性。在该方法中,控制方程选取N-S方程,湍流模型采用k-ε模型,求解方式采用隐式耦合方式,网格上运用自适应切割体网格进行划分,并引入舰载直升机安全着舰判据,发展了一个可用于计算舰载直升机着舰理论风限图的模型。应用建立的方法,以黑鹰直升机作为算例,与试验值进行了对比,验证了方法的有效性。在此基础上应用该模型计算得出了特定舰机组合下的理论风限图。     

维修保障中资源调度的petri网建模研究

维修资源是维修保障系统的重要组成部分，维修资源调度效率的高低直接影响着保障能力和维修活动的经济效益。在Petri网建模理论的基础上，深入分析维修保障活动的特点，给出了针对维修资源调度的Petri网建模的基本方法和步骤。采用Petri网建立了维修资源调度的两种模型，并重点研究了MT—Petri模型的建模过程和工作原理。     

基于神经网络的舰载直升机反潜武器系统作战效能评估

针对舰载直升机反潜作战的特点，提出舰载直升机反潜作战效能评估指标体系。阐述选取各指标的理由。然后采用专家打分的方法给出几型舰载直升机的指标值，并应用三层BP神经网络对＂超黄蜂＂舰载直升机进行评估。结果表明训练得出的评价值和专家的结论基本一致，说明用训练好的BP神经网络对舰载直升机的反潜效能进行评估是合理的，为舰载直升机的研制开发和部队训练提供一定的参考价值。     

舰载直升机综合航电系统现状与发展概述

舰载直升机综合航电系统大量借鉴了固定翼军用飞机的航空电子系统技术,回顾了机载综合航电系统的发展历程,分析了舰载直升机综合航电系统的特点和发展趋势。     

舰船电子装备舰员级维修通用PMA设计方案

现有PMA通常采用交互式电子技术手册（IETM）作为人机接口,舰员普遍反映其操作复杂、使用不便。为此,文章提出一种适用于舰船电子装备舰员级维修的通用PMA设计方案,其中软件部分采用了全新的功能模块和人机接口设计,使整个设备操作简单、使用方便,能够更好的满足舰员级维修需求。文章介绍舰船电子装备舰员级维修通用PMA的设计要求、主要用途及应用价值,描述通用PMA的主要功能及组成结构,并给出PMA的硬件和软件系统设计方案。     

基于聚类的干扰资源优化分配研究

对雷达网干扰资源的优化分配,是一个重要而又难以解决的课题.首先,在对雷达干扰资源优化分配模型研究的基础上,提出了基于聚类的干扰资源最大化算法.然后,对算法在雷达网干扰资源分配上的技术实现上进行了计算机仿真.仿真结果表明：基于聚类的算法能很好地解决雷达网干扰资源优化分配问题,具有较好的资源分配效益.     

装备维修保障资源优化配置的遗传算法

装备维修保障资源的合理配置，是装备保障的重要内容之一。提出一个基于遗传算法的资源优化配置算法模型，给出了模型求解的有效算法。最后，给出具体的计算实例，以验证优化配置方法及算法的有效性。     

指定资金约束的高速公路养护决策算法研究

应用工程经济原理与方法对高速公路路面养护管理费用进行了分析。针对养护决策优化中指定资金约束下的养护方案优选问题,以养护费用关系为基础开发了指定资金约束条件下的高速公路养护决策动态规划算法,并基于组合预测的思想对算法中状态转移预测进行了研究。实例表明决策方案得到改善。     

一种新的炮兵装备维修资源优化配置模型

文章从炮兵装备维修系统的投入产出效率出发,针对文献[4]中资源配置模型的缺点,提出采用锥结构的资源配置双目标DEA模型,并证明了双目标DEA在提高效率方面优于单目标DEA模型的性质,建立了炮兵装备维修资源优化配置模型,最后,通过对一个算例的具体分析表明,利用文中引入的锥结构双目标DEA模型可以对装备维修资源进行统筹安排和合理配置。     

基于蚁群算法的航线自动生成研究

为了减轻航海人员制定航线的繁复劳动,减少航线制定时的个人主观性,基于蚁群算法进行航线自动生成研究.以电子海图为基础,论述了网格划分、搜索策略、信息更新、航线选优、航线平滑、计算流程等相关问题和具体做法,通过示例证明了蚁群算法用于航线自动生成的可行性.该法不仅实现了航线制定的自动化,而且可以在相关搜索策略中运用专家的思想,增加航线制定的科学性,提高航行的安全性.