C2组织结构的适应性设计方法

介绍了指挥控制(command and control,C2)组织和C2组织结构,讨论了C2组织结构的适应性设计问题。分析了组织结构适应性的代价计算,主要由两个方面决定:一个是结构重构代价;另一个是组织性能代价。通过扩展基于粒度计算的组织结构设计方法,提出了组织结构的适应性设计方法,设计过程包括三个阶段:任务集和平台集粒化阶段、粒内规划阶段和决策分层阶段。给出了基于遗传算法的平台集粒化方法。案例分析表明本文的方法具有较好的性能。

基于粒度计算的指控系统效能测度的探索性建模方法

分析了探索性分析模型的粒度原理,建立了基于粒度计算的指控系统效能测度的探索性分析模型,重点研究了探索性分析模型的建立,属性函数的构造和探索因子集的粒度获取方法,并结合多兵种联合作战案例,对使命完成时间测度进行了探索性分析,实验表明,基于粒度计算的探索性建模方法能够通过粒度的转换降低问题的复杂度,并在不同粒度层次上实现对问题描述的一致性。

基于信息粒化理论的主体间任务分配方法

有效的任务分配对于多主体系统通过主体间协作完成其使命任务是非常重要的。基于信息粒化理论提出了一种新的解决方法,任务分配过程包括两个阶段:主体和任务粒化阶段和粒内规划阶段。给出了主体和任务粒化阶段的数学表示和基于遗传算法的求解方法。案例分析和对比试验表明本文的方法具有较好的性能。

基于粒度计算和遗传算法的C2组织结构设计方法

介绍了指挥控制(Command and Control,C2)组织及其组织结构,基于粒度计算提出了一种新的组织结构设计方法,设计过程包括3个阶段:任务集和平台集粒化阶段,粒内规划阶段和决策分层阶段;给出了基于遗传算法的平台集粒化方法以及第二个阶段的规划策略及方法．案例分析和对比试验表明该方法具有较好的性能．

基于粒度计算的鲁棒性组织设计方法

介绍了面向使命的组织和组织设计,讨论了组织的鲁棒性设计问题。分析了组织设计中需要考虑的使命参数不确定性,定义了使命邻域的概念来设计不确定使命环境。通过扩展基于粒度计算的组织设计方法,提出了鲁棒性组织设计方法,设计过程包括两个阶段:平台集粒化阶段和决策分层阶段。讨论了两个阶段的设计方法,并给出了基于遗传算法的平台集粒化方法。案例分析和对比试验表明文中的方法具有较好的性能。

图像模糊信息粒的适应性度量及其在边缘检测中的应用

关于模糊信息粒的研究现在已逐渐成为一个新的热点 .本文就依靠模糊信息粒处理图像的有效性问题做了深入的讨论 ,提出了模糊信息粒相对于图像的适应性度量问题 ,并给出了一种度量的定义 ;另外 ,我们将这种度量思想应用到图像的边缘检测中 ,得到了一种新的基于模糊信息粒的边缘检测方法 .该方法有很强的物理背景 ,实验表明它的效果很好 ,是一种实用的。

C2组织结构的鲁棒性设计方法

介绍了C2(Command and Control)组织和C2组织结构,讨论了C2组织结构的鲁棒性设计问题。提出了基于粒度计算的鲁棒性组织结构设计方法,设计过程包括两个阶段:平台集粒化阶段和决策分层阶段,并给出了基于遗传算法的平台集粒化方法和鲁棒性组织结构的决策树优化模型。案例分析和对比试验表明方法具有较好的性能。

基于粒度计算和面向使命的组织适应性设计方法

介绍了面向使命的组织和组织设计,讨论了组织的适应性设计问题和组织适应性的代价。在此基础上提出了基于粒度计算的组织适应性设计方法,设计过程包括3个阶段:任务集和平台集粒化阶段、粒内规划阶段和决策分层阶段;并给出了平台集粒化的具体方法。案例分析表明本文的方法具有较好的性能。

基于模糊信息粒化理论的图像插值方法

提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。实验结果表明该方法的效果很好,在客观评价指标上,性能普遍好于传统的图像插值方法。

适应性C2组织模型研究

针对动态的使命环境,提出了适应性C2(Command and Control)组织模型,包含状态模型,结构模型和转移方程,分别给出了它们的描述和定义,并给出了组织转移方程的形式化表示,最后详细讨论了适应性C2组织模型的重构触发条件。

不确定性下C2组织结构的“任务—平台”关系设计模型及算法

针对经典"任务—平台"关系设计(task-platform relation design,TPRD)中忽视了指挥控制(com-mand and control,C2)组织所处战场环境不确定性的不足,研究了更符合作战实际的不确定性下C2组织结构的"任务—平台"关系设计(task-platform relation design under uncertainty,TPRDU)问题。考虑了使命成功不确定性、使命执行时间不确定性和平台的能力损耗不确定性,建立了以使命成功概率(mission success probability,MSP)最大为目标的机会约束规划模型。设计了用于求解该模型的分散搜索(scatter search,SS)算法,该算法在生成新解时采用平台冗余设计(platform redundancy design,PRD)策略。最后的计算实验表明了TPRDU问题的实际意义和分散搜索算法的有效性,并验证了PRD策略对MSP的提高作用。

组织协作网与决策树

基于组织基本组成元素(决策者、平台和任务)的定义描述了组织协作网与决策树。通过对组织协作网与决策树的描述分析提出了组织结构设计的新思路:基于决策个体在任务上的协作关系设计最佳的决策树(组织决策的层次结构)。并描述了从组织协作网到决策树的生成过程,对生成过程的求解采用了优化协作树算法。针对案例对决策树的产生进行了求解和分析。

信息时代战场兵力组织的运作分析与设计

信息化战场空间、扁平化和网络化的兵力组织形式是未来网络中心战中作战部队编成的主要样式。为建立这一编成样式的设计方法和思路,以战场环境中兵力组织为例,分析了PCANS模型对信息时代组织测度的缺陷,在PCANS模型中引入信息因素描述组织的运作,并提出信息时代战场空间兵力组织设计的实质和目标以及设计方法。

Web服务器集群的负载均衡算法研究

近年来,服务器集群(ServerCluster)技术以其扩展性好、处理能力强、易于管理等优点受到了国内外研究机构的广泛关注和应用,其中的负载均衡算法更是研究的热点,但目前普遍缺乏算法的理论分析。该文对Pick-K、Pick-KX算法的机理进行了深入的分析,揭示了它们的内在本质,并提出了动态负载均衡算法的理论模型,为以后设计更好的均衡算法提供了理论上的支持,同时也可以从理论上定性地分析已有算法的效果。文章根据建立的理论模型,提出了一种新的负载均衡算法Pick-T,能够根据参数在更新周期内自动确定较好的分配向量,从而从整体上达到较好的负载均衡。

C2组织鲁棒性信息交互结构设计及分析

介绍了C2组织的信息交互结构及其设计约束,讨论了C2组织鲁棒性信息交互结构的设计问题。提出了基于启发式嵌套遗传算法的鲁棒性信息交互结构设计方法:外层遗传算法对信息交互结构的拓扑及链路容量进行优化搜索;内层嵌套遗传算法依据对路由的搜索优化出多个使命邻域下最小延时集合,将其依概率平均化后返回外层来对链路容量的鲁棒性进行评价。案例分析和对比试验表明该方法可以实现鲁棒性较强的组织信息交互结构。

基于滚动时域的C2组织决策层结构动态适应性优化

针对C2组织决策层结构适应性优化问题,定义了决策层结构与使命的适应性测度,分析了影响C2组织决策层结构的不确定因素,建立了决策层结构适应性优化模型。为了降低决策层结构适应性优化问题求解所面临的不确定性和减少决策层结构变化成本,设计了基于滚动时域的动态适应性优化方法,在提升决策层结构性能的同时控制了决策层结构变化成本。通过计算实验验证了滚动时域方法的有效性。

基于NSGA-Ⅱ多目标优化的C2组织设计

把NSGA-Ⅱ算法用于求解C2组织设计问题。分析了C2组织设计常见处理算法在优化目标处理和算法流程两方面存在的问题,给出用NSGA-Ⅱ算法求解C2组织设计问题的算法设置。把NSGA-Ⅱ这样一种多目标优化算法引入C2组织设计问题,改变了以往研究此类问题时只能定义单个指标的情况,使领域专家能定义和研究新的优化目标。针对C2组织设计问题的特性做了调整后,实验结果数据表明NSGA-Ⅱ可以迅速地同时得到高质量和富有启发性的一群优化结果。

对抗条件下的计划生成过程建模及状态推理

计划生成是AI领域的一个重要的研究分支,其相关研究成果在越来越多的领域得到应用。研究对抗条件下的动态计划生成过程建模和相关推理方法;定义了对抗条件下的计划生成过程模型,并给出基于该模型的状态推理机制;动态环境的不确定性则以先验概率的形式给出。针对先验概率主观性较强的缺点,进一步设计了一种先验概率的修订策略。在分析计划生成问题复杂程度的基础上,设计了基于A*算法的启发式算法;实验结果验证了该算法具有良好的精确性和可扩展性。

异构数据源集成系统中能力对象集成模型及代数

异构数据源集成系统中,参与集成各数据源的查询处理能力有自身特殊的限制,导致中介器支持的查询类型变得复杂。提出一种便于异构数据源集成的公共能力对象数据模型———COIM对象模型,在此基础上,进而定义数据源能力对象代数,给出基于局部数据源的能力对象构造集成系统中介器能力对象的方法。由于可以通过计算得到中介器能力对象,用户能够提前预知中介器支持的查询类型,从而直接构造可以执行的查询,减少查询提交的盲目性;同时中介器本身也可像数据源一样参与其它中介器的集成,集成方式变得更为灵活。

适应性兵力组织设计方法与应用研究

在建立兵力组织分层定量描述的基础上,研究了设计适应性兵力组织的关键技术,提出了一种适应性兵力组织设计建模框架。建立定量模型和优化算法,可以辅助不同层次的指挥员快速完成使命计划生成、兵力裁剪和组织结构的设计与适应环境变化,设计高效的兵力组织完成使命。最后,讨论了适应性兵力组织设计工具AAOD-Tools的设计与开发。