终端区飞机着陆优化调度策略研究

根据机场终端区空域结构特点,将飞机排序过程分成航路飞行段排序和汇聚排序,重点讨论动态情况下的排序问题,分别给出相应的算法.然后将两个过程的算法结合起来,对整个终端区降落飞机进行优化调度.最后对各种调度方案进行仿真验证,在考虑优化排序队列和减轻管制压力的基础上给出优化调度策略,具有较好的实用价值.     

一种基于多属性决策的防空阵地选择排序方法

针对防空阵地选择排序定量研究方法较少的现状,提出了一种基于OWA算子的离差最大化区间数多属性决策方法,对防空阵地选择问题进行建模分析,结合具体算例对所建模型进行了验证。     

模糊多目标决策中逆序问题的解决

文章分析模糊多目标决策中循环排序和逆序现象产生的原因,并给出了相应的解决途径。     

多因素模糊评价的投标报价决策方法

投标报价决策是承包商中标的关键，而在估算工程成本(包括直接费和间接费)的基础上，确定标高是最困难的，因为报价的策略是受错综复杂的各种因素影响的。本文在多因素分析模型的基础上，提出了一种综合模糊评价的方法，通过专家对影响因素的评定，引入模糊集隶属度函数，得出投标报价的标高，最后通过实际例子来说明这种方法的具体步骤和应用，并指出优点和不足。     

基于多目标粒子群算法的动力吸振器参数优化和决策研究

动力吸振器在船舶领域得到广泛应用.在船舶振动控制中需要寻找吸振器的最优参数,即最优频率比、最优阻尼比和最优质量比,使得结构在不同的频率激励下获得最好的减振效果.本文将基于多目标粒子群算法的优化技术与多属性决策方法联合运用,针对主系统存在阻尼的减振系统,研究了动力吸振器参数优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用多目标粒子群算法(α-MOPSO)求出Pareto最优解,基于熵方法得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)对Pareto最优解给出排序.文中给出了4个设计参数、2个目标函数的动力吸振器优化设计算例.计算结果表明,文中提出的联合方法能够有效应用于动力吸振器的参数优化.     

基于CSSOA的多船智能避碰决策研究

[目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法（CSSOA）。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群,提高其多样性,并对适应能力差和搜索停滞的麻雀个体进行混沌映射,利用高斯变异提升局部搜索能力和鲁棒性,改进方案优化启发式算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。综合考虑船舶间船速比、最小会遇距离、相对距离、最小会遇时间、相对方位等因素,利用模糊隶属度函数建立船舶碰撞风险模型,并通过多船典型会遇场景进行实例验证。[结果]实验结果显示,改进算法的平均迭代次数较粒子群算法和原麻雀算法分别减少了77.97%和53.57%。[结论]改进后的麻雀优化算法能以更优的收敛速度寻到安全经济的避碰路径,为船舶驾驶员提供避碰决策参考。     

基于多属性决策的航空兵作战方案选择研究

在对作战方案优选相关问题进行数学描述的基础上,针对优选作战方案中存在的各属性权重信息、决策者权重信息及方案属性值信息不完全的问题,建立了基于离差多属性灰色关联分析的航空兵作战飞机作战方案评估模型,避免了进行作战方案优选时决策者权重信息先验给定不足的缺陷,具有一定的实用性和通用性,为作战方案的优选提供更实用的方法.     

舰船概念设计多目标优化和多属性决策研究

在舰船概念设计阶段,设计者经常遇到要牛成大量的船型方案,并从中筛选出1个或者几个综合性能比较好的方案的问题.将基于进化箅法的多目标优化技术与多属性决策方法联合运用,探讨了船舶的多目标优化和决策问题.对于多目标优化问题,采用改进的非支配解排序的多目标进化优化算法(NSGA Ⅱ),求出Pareto最优解,由这些Pareto最优解构成决策矩阵.基于信息熵方法和层次分析法(AHP)联合得到属性权重,用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.应用本文方法,对水面舰船概念设计进行了分析.数值计算结果表明,综合多目标优化和多属性决策技术,能够迅速、客观地选择合理的主要参数.这种综合方法也能够广泛应用于舰船其它设计领域.     

基于多目标遗传算法和多属性决策的船舶PID控制器参数整定

提出了一种基于多目标遗传算法和多属性决策的PID参数设计方法,综合考虑系统超调量、稳定时间和ITAE指标,采用多目标遗传算法(MOGA)求出Pareto最优解.由这些Pareto最优解构成决策矩阵,使用客观赋权的信息熵法对最优解的属性进行权值计算,然后采用逼近理想解的排序方法(TOPSIS)进行多属性决策(MADM)研究,对Pareto最优解给出排序.计算了一个二阶船舶控制的数值算例,结果表明本文提出的联合方法通用性好,设计的PID性能优异,适合工程实际应用.     

物联网环境下多船舶智能体决策信息支持技术

随着物联网的快速发展,传感器网络被广泛应用于船舶智能系统中,逐渐成为船舶信息化建设的重要基础。传感器网络能够为多船舶智能体系统提供大量船舶运行的实时感知数据,为智能决策提供决策依据和信息支持。本文对物联网技术和基于物联网的多船舶智能体决策系统进行了深入研究,在此基础上,提出了多船舶智能体决策算法。     

基于作战辅助决策系统的目标分配研究

在防空作战指挥决策过程中,目标优化分配是其关键环节之一。文章从研究辅助决策系统理论出发,根据防空作战的特点和辅助决策任务,建立了基于辅助决策系统的目标分配模型。该模型应用产生式规则表示可拦截条件和目标分配准则等知识,模型具有自学习功能,可自动获取或修改知识库中的知识,具有很好的实用性。虚拟飞行时间和分配区域的应用,较好地满足实际需要。     

基于一种序数群决策方法的方案排序

论文定义了一种类Borda函数,证明了相关的两个定理,给出了利用该函数进行群决策方案排序的一般方法,最后通过一个实例说明了论文所给方法的可行性和有效性.     

基于多属性决策的目标群威胁判断方法

在现代作战指挥决策系统当中,如何迅速反映战场态势变化,做出威胁判断,对实现指挥系统的自动化具有重要意义。根据多属性决策与威胁判断的特点,论文提出了基于多属性决策的目标群威胁判断方法,将目标群的属性及相互关系进行量化并对进行威胁判断与等级排序,其属性值由隶属函数进行刻哂。最后通过实例验证目标群威胁判断方法的有效性。     

舰艇模拟训练系统中基于ES的CGF决策研究

依据计算机生成兵力(CGF)研究现状,在应用专家系统(ES)的基础上探讨在模拟训练系统中如何更好地实现假想敌的智能化,使其能在较少人工干预的情况下基本上模拟出未来作战对手的战术动作,提高了模拟训练效果.     

基于遗传算法的军用飞机智能起降调度方法研究

计及军用飞机起降过程中的时间窗口约束和尾流间隔约束条件,基于遗传算法建立了军用飞机智能起降调度的数学模型。飞机队列顺序采用整数染色体编码方案,依据初始化种群、求解适应度函数和轮盘赌方式的选择操作,并配合相应的交叉、变异算子,对军用飞机航班规划问题进行了求解和优化。通过仿真计算,并与其他调度方法进行对比分析,验证和说明了所采用的模型和算法的有效性。     

基于DST-AHP理论的船舶选型群决策方法研究

针对船舶选定型决策工作中常见的决策信息不完全、指标间相关性与权重确定、决策数据处理合成等问题,提出一种基于层次分析与证据理论的决策方法.该方法按照层次分析法原理确定决策模型结构并计算指标权重,利用分级排序表处理指标相关性,同时按照证据理论原理将决策评价等级转化为同一信度框架内的信度分配,用D-S公式进行合成,最终获得对对象船舶的效用排序.将该方法结论与基于灰色关联理论的船舶选定型决策方法结论进行比较分析,说明其有效性.     

基于多指标区间数关联决策模型的空中目标威胁分析

针对现有空中目标威胁评估方法难以精确化,提出具有区间数的多目标决策问题的方法,建立多指标区间数关联决策模型,并应用实例验证了该模型的有效性与实用性。此方法为解决类似空中目标威胁等具有区间数多指标决策问题提供了一种科学、实用的决策新途径。     

基于虚拟流水的多重约束环境下船体分段车间动态调度

提出了固定位置分段生产和流水式的作业模式结合的分段虚拟流水式建造模式,分析了分段作业-人员-工具-物料-场地多关联约束下的资源调配机制。考虑时间-空间-资源等多重约束,给出了一种基于虚拟流水线生产模式的人员调度算法和场地调度算法,同时以某船厂的实际场地布局和生产建造数据为案例进行了分析讨论。结果表明,提出的算法能够较好的适应分段调度过程的多重约束、动态调整等特点,较大幅度提高分段建造资源的利用效率。