阵列数字测向系统的设计与实现

针对系统要求实时在线测向的需求,提出了一种基于FPGA实现的机载阵列数字测向系统设计方案.该方案基于软件无线电的设计思想,利用了单片机实现RS接口与上位机通讯,配置系统工作参数,并设计了一种简单有效的在线自校准系统进行通道一致性校正,在FPGA中实现数据正交解调以及超分辨测向MUSIC算法.该测向系统硬件结构简单,软件参数配置灵活,测试结果表明：在快拍数不小于64点时,阵列测向误差小于0.5°,在快拍数为256点时,测向时间小于6ms,该方案能够实现MUSIC算法的准确、快速计算.     

基于马尔可夫决策过程的动态目标防御策略优化方法

动态目标防御技术作为"改变游戏规则"的防御技术,在对抗高级持续威胁中提供了一种主动变换的防御方法。虽然已有部分动态防御技术成功应用,但针对其变化策略的研究和优化还停留在单层次、单参数上,阻碍了多层次融合的动态防御技术应用于实际部署。针对该问题,从系统角度分析了动态目标防御技术中不同参数对系统的影响,建立了系统正常服务与重配置过程模型,在此基础上,提出了基于马尔可夫决策过程的动态目标防御策略优化方法,引入Q-learning算法生成了优化策略集合,解决了多层次多变化参数集合的动态防御技术的策略优化问题。仿真实验表明,利用本文提出的优化模型和算法,计算出了优化后的动态目标防御重配置策略,该优化策略能够较好地平衡系统的可用性和安全性,指导今后动态目标防御技术实际部署问题。     

基于熵权优化模型的SLP法在设施空间布局规划中的应用

由于制造企业生产车间设施空间的不合理布局,导致了生产车间路线交叉迂回、物料搬运成本高、企业经济效益差等问题.针对此类问题本文提出基于熵权优化模型的SLP法,并将其应用在设施空间布局规划中.以某光伏组件厂设施空间布局为例,采用SLP法综合分析该厂各作业单位的物流关系和非物流关系,获得了3套初步设施布局规划方案,并将熵权模型和双基点法进行算法优化整合,形成多指标决策的熵权优化模型,之后运用熵权优化模型进行设施空间布局规划方案比选,得出更加优化的设施布局规划方案,达到优化生产系统的目的.     

一种改进的求解多目标优化问题的蚁群算法

针对传统蚁群算法在求解多目标优化问题过程中的一些缺陷提出了一种改进的多目标优化蚁群算法。该方法在一定程度上避免了传统算法中解群体单一、收敛速度慢等缺点,并以实例加以证明。     

土地利用现状管理信息系统中土地利用多级变更模型的建立及其事物处理机制设计

土地利用变更模型及其事务处理机制是土地利用现状管理信息系统的核心.传统变更模型所支持的变更操作粒度较为单一、事务完整性差、时空语义表现过于单薄.在分析了土地利用变更特点和存在问题的基础上,提出了一种土地利用多级变更模型LU-MCM(land use multi-level change model),模型以土地利用变迁过程为变更对象,并进一步将之划分为多级变更逻辑单元进行组合描述,而所需解决的长事务处理机制则通过扩展的多粒度树状事务模型实现.土地利用现状管理信息系统的设计和实现证明,该模型对土地利用变迁过程表达效果较好,为土地利用变更数据管理提供了思路.     

一种交互式的Ad Hoc网络QoS路由算法

针对分簇结构的Ad Hoc网络以及一些特定业务对于多个目标同时性能的要求，本文选取带宽作为约束条件，把时延和丢失率作为QoS优化目标，建立了QoS路由选择的多目标整数优化模型，并给出了求解模型的交互式算法。该算法能够根据决策者的偏好以及网络的实际情况压缩目标空间，快速地找到满意路由。实例计算结果表明了算法的可行性。     

并行Pareto多目标演化算法

提出并实现了一个并行Pareto多目标演化算法(PPMEA)，PPMEA算法是一个通过演化算法来解决基于Pareto的多目标优化问题的并行计算模型。在这个算法中，采用了并行演化算法中常用的全局并行模型和粗粒度并行岛模型。构成每个岛的子群体以不同的杂交概率和变异概率各自独立的演化，但是每隔一定的代数它们要交换外部集中的个体。标准测试函数的数值实验结果表明，所提出的算法能够使找到的解集快速收敛到Pareto非劣最优目标域，并且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

基于拓扑与尺寸优化的风力机叶片轻量化设计

为有效减轻风力机叶片质量, 进一步实现降本增效, 对叶片内部结构进行拓扑优化与尺寸优化设计. 首先以叶片内部单元密度为设计变量, 将叶片柔顺度最小作为目标, 并以结构体积为约束条件, 考虑3种极限荷载工况, 利用ANSYS软件对叶片内部实体结构进行拓扑优化; 然后根据拓扑优化结果结合实际叶片内部材料铺层情况建立叶片壳体模型, 以关键结构参数为设计变量, 以叶片质量最轻为目标, 叶片强度、刚度、振动性能及稳定性等为约束, 采用MATLAB和ANSYS软件对叶片内部结构进行尺寸优化. 拓扑优化结果表明, 对叶片传统结构形式进行适当改进, 可有效改善叶片结构性能; 尺寸优化结果表明, 基于拓扑优化结果的改进结构优化方案与初始方案相比质量减轻了12.4%, 与传统结构优化方案相比质量减轻了2.6%, 较好地实现了叶片轻量化.     

考虑碳排放的分布式电源优化配置

对分布式电源接入配电网进行合理的优化配置,能在兼顾运营商和用户利益的同时,改善系统整体电压分布。建立了综合考虑分布式电源投资成本、用户购电成本、网损费用和碳排放费用的多目标优化模型。利用改进层次分析法确定各目标的权重,进而转化为单目标函数规划问题。针对天牛须算法个体单一性在解决高维复杂问题时精度低,优化效果不佳的问题,提出了一种改进天牛须粒子群算法,利用混沌映射对参数进行调整,引入动态惯性权重、莱维飞行机制,提高了收敛速度。以IEEE33节点系统为例,将改进天牛须粒子群算法与粒子群算法及天牛须粒子群算法的效果对比,验证改进算法对分布式电源优化配置问题的可行性,有效降低了碳排放费用、用户购电费用,减少了系统网损,改善了系统整体电压分布。     

土地利用现状管理信息系统中土地利用多级变更模型的建立及其事务处理机制设计

土地利用变更模型及其事务处理机制是土地利用现状管理信息系统的核心．传统变更模型所支持的变更操作粒度较为单一、事务完整性差、时空语义表现过于单薄．在分析了土地利用变更特点和存在问题的基础上，提出了一种土地利用多级变更模型LU-MCM（1and use multi—level change model），模型以土地利用变迁过程为变更对象，并进一步将之划分为多级变更逻辑单元进行组合描述，而所需解决的长事务处理机制则通过扩展的多粒度树状事务模型实现．土地利用现状管理信息系统的设计和实现证明，该模型对土地利用变迁过程表达效果较好，为土地利用变更数据管理提供了思路．     

基于智能优化算法的车间调度问题研究

车间的生产调度是一个非常复杂的问题,本文主要介绍车间调度问题模型以及蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等智能优化算法的研究情况,有效的生产调度方法和智能优化算法的应用,在很大程度上可以提高企业的效益.     

投资决策中的0-1背包问题的扰动修复

针对投资决策中的0-1背包问题，提出了在应急管理下0-1背包问题的扰动修复的多目标决策模型，此模型反映了多变的经济条件下，公司或企业的项目投资资金分配计划受到扰动时积极应对扰动的决策需要．本文利用线性加权和法将其转化为单目标决策优化模型，并证明这个单目标决策优化模型为0-1背包问题，采用分枝定界方法求解，并对权系数取值进行了分析，同时结合实例验证了模型的合理性和有效性．     

求解一类随机优化问题的粒子群算法

提出了一个解随机优化问题的粒子群算法.该算法易理解,程序上易实现,克服了随机优化问题难以高效实现全局优化的缺点.数值实验结果表明,所提出的算法能够快速地收敛到随机优化问题的最优解,并且具有良好的鲁棒性,是此类问题的一个高效求解算法.     

求解最大二等分问题的混合二进制人工蜂群算法

为更好地解决最大二等分问题,提出了一种求解该问题的混合二进制人工蜂群算法。首先,针对传统人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,根据最大二等分问题的特点,重新设计了蜂群的食物源更新方法,新产生的食物源既继承了先前找到的高质量解的优良结构,又具有良好的多样性。其次,采用填充函数算法对新产生的食物源进行进一步优化,有效提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。最后,通过比较混合二进制人工蜂群算法和其他现有算法对不同规模标准测试例子的计算结果,验证了本算法的优越性。     

求解最大二等分问题的混合二进制人工蜂群算法

为更好地解决最大二等分问题,提出了一种求解该问题的混合二进制人工蜂群算法。首先,针对传统人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,根据最大二等分问题的特点,重新设计了蜂群的食物源更新方法,新产生的食物源既继承了先前找到的高质量解的优良结构,又具有良好的多样性。其次,采用填充函数算法对新产生的食物源进行进一步优化,有效提高了人工蜂群算法的局部搜索能力。最后,通过比较混合二进制人工蜂群算法和其他现有算法对不同规模标准测试例子的计算结果,验证了本算法的优越性。     

遭受随机性破坏的供应链网络优化研究

探讨供应链网络中供应方与链路破坏方在确定性可破坏链路遭受随机性破坏情况下双方的博弈.首先建立Dijkstra算法和模拟退火算法模型,把中国城市分布作为复杂网状结构,对复杂网状结构供应链问题进行了优化研究.然后在链路遭受有限破坏情况下,通过优化供求关系,使被破坏方损失降到最小.并研究了在确定性可破坏链路遭受随机性有限破坏时,破坏策略方与供应链方通过调整新的最优化路径,使博弈双方处于最优状态的方法.     

基于近似逻辑的不完全指定FPRM函数的功耗优化

基于精确逻辑的逻辑综合和优化方法已有广泛的研究. 但有时并非需要精确逻辑, 从而可利用这种特性进行关键指标的综合和优化. 本文提出了基于近似逻辑的不完全指定固定极性Reed-Muller (Incompletely Specified Fixed Polarity RM, ISFPRM)逻辑函数的逻辑优化方法. 首先建立基于二级逻辑的功耗估算模型和近似电路的设计效能评估模型, 然后提出基于近似逻辑的ISFPRM函数的优化算法, 并用遗传算法加以实现. 所提算法应用于MCNC标准电路进行测试, 结果表明在一定的面积约束下, 电路每增加1%的误差率获得12%~18%的功耗优化     

多目标子空间搜索演化算法MOSSSEA

在研究已有的求解多目标函数优化问题的演化算法的基础上,提出了一个结合Rank排名和子空间搜索的新的以杂交为主的演化算法MOSSSEA(Multi-Object Sub-Space Search Evolutionary Algorithm),将MOSSSEA应用到求解静态多目标函数优化问题中.一组测试函数的结果表明MOSSSEA表现出了优于同类算法的收敛性和多样性.     

一种求解约束条件下多变量非线性函数所有全局最优解的区间算法

研究和实践中经常会遇到附有约束条件的非线性优化问题，对这类问题，通常采用随机搜索的方法来解决，但是，随机搜索法不能证明所得到的解就是全局最优解．本文给出了一种求解约束条件下非线性优化问题所有全局最优点和最优值的区间算法，该算法非常宜于解决优化问题，它能求出问题的所有全局最优解，给出解的包含区间，并很容易获得解的逼近误差，这是随机搜索等其他方法做不到的．理论分析和数值结果均表明，区间算法是稳定而可靠的．