简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。
简介:针对群体性突发事件在不确定环境下的演化问题,基于演化博弈理论研究了群体性突发事件中强势群体与弱势群体策略选择的演化过程,依据复制动态方程得到了两个群体的行为演化规律。考虑到群体性突发事件演化过程中的随机扰动,引入高斯白噪声来反映群体性突发事件演化过程中受到的随机干扰,建立了不确定环境下群体性突发事件的随机演化博弈模型,分析了弱势群体与强势群体行为策略的稳定性。运用随机Taylor展开理论和It^o型随机微分方程对模型进行了求解,并对模型进行情景仿真模拟,研究结果表明:在不确定环境下,受随机因素的干扰影响,当采取抗争策略成本较大时,随着白噪声强度减小,弱势群体会较快妥协,采取合作策略;当采取强硬策略获取额外收益较大时,随着白噪声强度增大,强势群体更倾向于采取强硬策略。结合不同情景仿真结果,为群体性突发事件“情景-应对”提供相关决策建议。
简介:针对突发事件情景下串联式需求系统遭受破坏问题,分析了突发事件情景下串联式需求系统应急物资协同调度的特征。在对系统提供应急物资进行修复的基础上,以串联式需求系统修复的时间最短及成本最小为目标,分别构建了纵向配送的应急物资调度模型和纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模型,并设计一种遗传算法对两种模型进行求解。最后通过算例分析,求解得到两种模式下串联式需求系统应急物资调度的最优配送方案,比较解的结果,得出纵向配送与横向转运相结合的应急物资协同调度模式优于一般的应急物资纵向配送模式的结论,验证了该应急物资协同调度模式的有效性和可行性。
简介:群体性突发事件成为影响我国社会稳定和实现现代化平稳过渡的重要因素。假设弱势群体的效用函数考虑到公平因素的私人信息;不同时期各社会群体的经济收入是动态变化的;经济地位的差异决定了不同社会阶层的划分;冲突中"有限理性"的社会群体采取前向归纳法形成适应性预期,在此基础上构造了多阶段动态博弈模型,得出了弱势群体采取无条件抗争策略、积极妥协策略和积极抗争策略的约束条件,以及群体性突发事件的两种发生机理。除了弱势社会群体对社会分配体制造成的经济收入差距的敏感程度,社会体制(博弈结构)决定的各社会群体采取不同策略的预期收益以外,弱势群体的收益增长情况是影响群体性突发事件产生根源的另一个重要因素。