关行算法在研究前沿及在C^3I系统中的研究方向

本文着重介绍并行算法理论，研究途径和算法设计技术的新领域，Ｃ＾３Ｉ系统中的算法的并行处理。     

大规模实时系统的软件设计方法

本文讨论和比较了用于开发大型并发与可修实时系统的软件设计方法的概念和标准。并发性是基于任务构造的,而可修性则基于模块构造。实时系统的行为特征则基于有限状态机。结构化设计、实时系统设计规范(DARTS)、JSKSON系统开发(JSD)、NRL软件成本控制和面向对象设计等方法都从这些概念的角度进行了比较。     

基于TQCSE问题的汽车电站现代设计方法研究

以某企业汽车电站的设计、生产和销售等环节中存在的不足为着眼点,提出了TQCSE问题对其企业发展的重要性,将大规模定制、数字化模型以及智能化配置等概念引入汽车电站的设计中,研究划分模块的一般原则、方法以及建模等实现过程并以典型汽车电站为例,论述了汽车电站数字化模型和智能化配置的实现手段和方法。     

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。     

A new data acquisition and processing system for profiling sonar

A multi-beam chirp sonar based on IP connections and DSP processing nodes was proposed and designed to provide an expandable system with high-speed processing and mass-storage of real-time signals for multi-beam profiling sonar. The system was designed for seabed petroleum pipeline detection and orientation, and can receive echo signals and process the data in real time, refreshing the display 10 times per second. Every node of the chirp sonar connects with data processing nodes through TCP/IP. Merely by adding nodes, the system＇s processing ability can be increased proportionately without changing the software. System debugging and experimental testing proved the system to be practical and stable. This design provides a new method for high speed active sonar.     

基于改进遗传算法的航班-登机口分配多目标优化

为提高现代机场的资源利用效率和乘客换乘体验, 研究了多目标航班-登机口分配问题; 在考虑航班类型约束、飞机机体类型约束和转场时间间隔约束的基础上, 以分配在固定登机口的航班数量最多、使用的固定登机口数量最少和乘客换乘紧张度最小为目标函数, 建立了航班-登机口分配的多目标非线性0-1整数规划模型, 并设计了一种改进型基因编码的遗传算法以提高求解效率; 基因个体采用两段式整数编码, 设计了该编码方式到可行解的映射流程, 同时从理论上证明该编码方式可以映射到最优解; 对两段基因编码分别设计了不同的交叉算子和变异算子, 避免产生非可行个体; 为验证算法的有效性, 基于某大规模机场的实际运营数据, 对比了改进型遗传算法与MATLAB内置遗传算法。计算结果表明: 采用改进型遗传算法使得安排在固定登机口的航班数目增大5%, 乘客换乘总紧张度减小3%, 乘客换乘平均紧张度减小32%, 占用的固定登机口数量相同, 安排在固定登机口的乘客数量增大20%, 算法运行时间减小8%, 说明改进型遗传算法性能更好, 可提高登机口的利用效率和乘客的换乘舒适度; 在改进型遗传算法的优化过程中, 航班数量目标和登机口数量目标在130次迭代时寻到最优解, 换乘紧张度目标在400次迭后基本收敛, 且最优结果对应的航班时序合理, 说明该算法的迭代收敛速度快, 优化结果合理。     

大规模路网中分布式车辆群体协同决策方法

为解决车路协同环境下大规模路网中车辆群体协同决策问题,提出了分布式车辆群体协同决策方法;在深入分析交通控制特性的基础上,构建了路网分解模型,将大规模协同决策问题分解成若干个同质小规模子问题,每个子问题覆盖了上游路段、路口和下游路段这3类不同交通区域;基于虚拟车辆映射技术构建了车辆群体协同决策模型,将路口区域二维车辆群体协同决策问题转化为一维问题;与路段区域内车辆群体协同决策方式相同,在路口区域内通过控制虚拟车队中车辆的等效车头时距来完成车辆之间的交互和冲突消解,进而采用统一的协同决策参数来解决各子问题中不同区域内车辆群体的协同决策问题;基于不同区域内车辆群体协同决策参数的统一化,设计了上、下游区域之间的协作机制来保证上游车辆在充分考虑下游交通状态的基础上做出合适的驾驶决策。仿真结果表明：在不同的交通需求设置下,采用提出的方法后,车辆在通过冲突区的过程中均具有平滑的时空轨迹,避免了车辆时空轨迹出现剧烈波动;相对于纯分布式方法,提出的方法在给定的仿真条件下可使车辆燃油消耗最大降低14%;因此,在大规模路网中实施提出的分布式车辆群体协同决策方法可有效降低冲突区对车流连续性的影响,从而保证了车辆安全、平稳、环保地行驶。     

基于GreenPlum的铁路运输收入数字化管理平台设计与实现

为提高铁路运输收入管理部门对到达货物收费合规性、收入稽查工作过程信息化及运输收入全过程的监控管理水平，设计并实现了基于GreenPlum的铁路运输收入数字化管理平台。以GreenPlum数据仓库作为大数据实时处理平台，将运输收入数据与其他业务数据结合，实现了收入数据的统计分析和预算监控；通过分布式计算和大规模并行处理，实现了数据的即席查询和可视化，提高数字分析的准确性和及时性，为铁路企业及站段的经营活动提供有力的数据依据。实践表明，该平台的应用提高了铁路局集团公司运输收入工作效率及收入稽查工作信息化水平，提升了企业管理效能，为实现传统收入管理向数字化管理转型提供支撑。