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  • 简介:适应现代炮兵作战的战术思想和要求,深入分析影响炮兵目标威胁度和炮兵火力单位射击有利度的诸因素,构建了基于模糊多目标决策算法的目标威胁度评估和火力优化模型,通过实例仿真,表明所建立的优化模型能有效提高炮兵辅助指挥决策的可信度.

  • 标签: 运筹学 火力优化 模糊多目标决策 炮兵
  • 简介:对全过程时间限制车流协调优化问题进行描述。基于该问题随机动态特性,将计划周期划分为若干决策时隙区间,并以决策时隙区间为单位进行建模求解。定义运输任务即时成本和未来成本,并构建决策时隙区间内最优分配网络。通过决策时隙区间逆向滑动过程设计,逐步估计各决策时隙区间内相应运输任务的未来成本,并将其引入模型构建车流组织协调优化问题异构模型。最后设计试验演进问题求解过程,验证方法的有效性。

  • 标签: 决策时隙区间 决策缓区间 空费时间 逆向滑动 异构模型
  • 简介:禁忌搜索算法是一种元启发式的全局优化算法,是局部搜索算法的一种推广,已被成功地应用于许多组合优化问题中。本文针对有界闭区域上的连续函数全局优化问题,提出了一种改进的禁忌搜索算法,并进行了理论分析和数值实验。数值实验表明,对于连续函数全局优化问题的求解该算法是可行有效的,并且结构简单,迭代次数较少,是一种较好的全局启发式优化算法。

  • 标签: 运筹学 元启发式算法 禁忌搜索算法 连续全局优化
  • 简介:由于非线性两层规划具有非凸性、NP-难等计算困难,高效的算法并不多见.本文设计了一种新的进化算法,基于此进化算法提出了求解带有一重或多重下层的非线性两层规划的高效算法.该算法充分利用两层规划的结构特点.最后,给出了六个不同类型的算例,数值结果表明,本算法是快速和有效的.

  • 标签: 数学规划 非线性两层规划 进化算法 全局优化
  • 简介:为了解决M/M/c模型在实际运用中模拟精度不高及使用范围有限的问题,本文立足系统状态变化与输入率和服务率的关系,通过引入输入概率和服务度,构建依赖系统状态的递进式输入率和服务率。递进式输入率和服务率通过研究系统实际运行状况设定临界值,其中输入率分为两阶段,服务率分为三阶段。此外,结合递进式输入率和服务率及排队论状态转移过程构建了递进式M/M/c模型,并采用后确定法确定模型参数。递进式M/M/c模型是M/M/c模型的扩展形式,提高了M/M/e模型的模拟精度,在一定程度上拓展了模型的应用范围。最后,通过一个生活实例验证了递进式M/M/c模型的优化性和实用性。

  • 标签: M/M/c模型 递进式输入率 递进式服务率 状态转移 后确定法