基于遗传神经网络的装备研制作战需求方案评价

针对评价问题的实际情况,利用神经网络良好的自适应性和遗传算法强大的全局搜索能力,采用遗传算法和BP神经网络相结合的遗传神经网络算法解决装备研制作战需求方案评价问题。通过样本数据训练,提高了评价的准确性和适应性。仿真实验表明,该算法能够较好地克服人为因素和随机性的影响,其稳定性和精确性也有较高。

面向装备论证的作战任务描述方法研究

为了有效、正确地进行武器装备作战需求论证,需要提出规范化的作战任务描述方法。针对武器装备作战需求论证的特点,研究提出作战任务描述产品,确定了详细的开发过程。以联合火力打击战役为背景,应用该方法进行作战任务描述并给出部分描述产品,验证了该方法的有效性。

基于J2EE/MVC的装备需求论证管理系统的设计

基于MVC结构的开发平台,采用J2EE中JSP、Servlet、EJB等技术,根据装备作战需求论证系统的特点和功能需求,实现了一种基于J2EE/MVC的装备作战需求论证系统。文章详细介绍了MVC设计模式下采用J2EE的EJB组件对系统的设计,着重阐述了视图层、模型层和控制层的具体实现。

武器-目标分配问题的贪心模拟退火算法

针对已有算法解决WTA问题时存在的缺点,提出将贪心机制应用于模拟退火算法解决该问题的思路,即贪心模拟退火算法;通过合理设置模拟退火算法中冷却进度表的各项参数,提高最优解的质量和求解效率。通过在计算机上仿真运行多个战例取得了良好的分配效果,结果表明该算法运算速度较快,结果精度较高,可为作战指挥自动化决策提供科学、有效的支持。

基于Directory的装备论证搜索引擎系统设计

本文设计了一个基于Directory的装备需求论证研讨厅的搜索引擎系统。详细介绍了基于关键字的检索策略和排名策略,并设计了基于装备需求论证研讨厅特点的加权检索算法及排名算法。

IDEF与UML相结合的作战任务建模方法

为了解决作战任务建模问题,在分析IDEF、UML两种建模语言优缺点的基础上,结合两者提出了一种新的建模方法。首先根据作战任务建模的功能需求,论述了使用IDEF0和IDEF3进行建模的可行性和使用时机,详细介绍了如何使用IDEF0和IDEF3描述作战任务本身信息和任务之间的逻辑和时序关系。然后给出IDEF0、IDEF3和UML之间的图元映射规则,将IDEF0、IDEF3模型转化为UML模型。最后,通过对一个潜舰对抗案例的作战任务进行建模,验证了该方法的有效性。

基于XML的装备作战需求建模数据抽取

武器装备作战需求建模数据是作战需求分析的基础。针对当前武器装备作战需求建模缺乏对建模数据有效管理的现状,提出了基于XML的作战需求建模数据抽取方法。充分利用XSLT在解决文档转换问题上的优势,使其与XPath相结合生成抽取规则,生成结构良好的建模数据文档。

运筹学课程教学方法研究

二人有限零和对策是对策论中发展最早也是理论上最为完善的对策模型,在课程教学过程中,定义多、定理多、方法多,纯粹地讲解这些内容十分枯燥乏味。因此,如何激发学员的学习兴趣,如何深入浅出地讲解对策理论,是贯穿始终的重点和难点。

用混合遗传算法求解物流配送路径优化问题

为了改善物流配送路径优化问题的运算质量,提出一种将遗传算法和模拟退火算法相结合的混合遗传算法。通过仿真实例验证,证明混合遗传算法的解优于单纯使用遗传算法和模拟退火算法所得到的解,同时混合遗传算法与传统优化算法相比收敛速度更快,分配结果更优良,具有很好的应用价值。

基于遗传神经网络算法的方案质量评估

为了提高方案质量评估的精确度和客观性,考虑到遗传算法具有强大的全局搜索能力,神经网络算法具有优良的自适应能力,提出将两种算法相结合,构建混合遗传神经网络算法对方案质量进行合理评估.通过对几组案例的仿真演示,本算法取得了比较满意的结果,验证了本文方法的有效性.

使用贪心模拟退火算法求解WTA问题

目的针对当前常用智能算法在求解武器-目标分配问题时存在的不足,将贪心算法思想融入模拟退火算法中,构建贪心模拟退火算法。方法贪心模拟退火算法的思想是基于模拟退火算法容易陷入局部最优解这一缺陷,将贪心思想融入模拟退火算法中,在每次模拟退火算法产生新解后对其进行局部贪心搜索,寻找到更优解,进而提高求解质量。结果分别使用相同的数据,采用遗传算法、神经网络算法以及贪心模拟退火算法对5个案例进行求解,均得到了最优解。结论贪心模拟退火算法的求解结果远远优于其他2种算法,证明了方法的有效性。

基于MOOC+SPOC+翻转课堂的教学模式探索--运筹学实践

MOOC+SPOC+翻转课堂是线上自学和线下讨论相结合的一种混合教学模式,该模式中MOOC是一种大型开放式线上课程,SPOC是针对具体学生情况而专门录制的小型局域网课程,而翻转课堂则是对传统课堂的颠覆,包括小组辩论、案例演练、角色扮演等线下教学形式。文章旨在关注该教学模式运用于高校管理学专业运筹学课程教学过程中,学生通过MOOC精品课程的系统化学习、SPOC小视频的重难点讲解、翻转课堂中师生的共同的重难点知识的讨论,得出结论,运筹学教与学的质量确实得以提升。我们教学团队通过为期一年半在物流管理学专业开展教学实践,共计完成48个SPOC案例及32场次辩论、演练和扮演,证实了MOOC+SPOC+翻转课堂教学模式适用于该专业运筹学课程,达到有效提升学习效率和专业成绩的探索目的,同时还培养及提高了学生的自学能力和对运筹学的积极性和主动性。

装备作战需求论证过程质量评估方法

过程质量评估是装备作战需求论证质量评估的一项重要内容。在介绍装备作战需求论证过程基础上,提出了基于关键控制点的论证过程质量评估方法。采用判断树法确定四个关键控制点,建立了基于关键控制点的指标体系,采用神经网络法建立过程质量评估模型。最后进行了评估示例分析,结果表明该方法是可行的。

基于多视图的能力差距全要素分析方法

基于体系结构框架的思想和多视图理论,提出了一种作战能力差距全要素分析方法。主要是从条令、组织、训练、武器装备、领导能力、人员和保障设施七个方面,对作战能力产生的影响进行分析。该方法有效地支持了需求方案生成过程中的要素分析、规范描述和权衡优化问题,为提出整体的能力差距解决方案提供新途径。

用混合遗传算法求解武器目标分配问题

为了提高武器目标分配问题的求解效率,提出了一种求解武器目标分配问题的混合遗传算法.针对遗传算法局部搜索能力的不足,引入局部搜索能力很强的爬山算法与之结合,构造了武器目标分配问题的混合遗传算法.计算结果表明,混合遗传算法与传统优化算法相比,收敛速度更快,分配结果更优,具有很好的应用价值.

装备作战需求论证质量评估方法

为科学地评估装备作战需求论证的质量,实现作战需求对装备发展建设的高效牵引,廓清了装备作战需求论证质量的概念,剖析了装备作战需求论证质量的内涵,刻画了装备作战需求论证质量评估的特征,提出了装备作战需求论证质量评估的方法。

装备作战需求方案评价系统设计

为了对装备作战需求方案进行准确评估,对装备作战需求方案的评估流程和系统设计进行研究。针对装备作战需求方案评价的特点,引入关键控制点机制实现对整个评估工作的有序控制,构建基于关键控制点的装备作战需求方案评价流程,并就系统功能和系统开发流程进行了相关探讨。研究结果表明:该系统能够降低人的主观因素对评价结果的影响,提高了评价结论的可信度,对研究装备作战需求方案评价系统有一定的参考价值。

基于DoDAF和XML的装备体系需求方案生成系统

为了解决现有的装备体系需求建模工具对于视图数据的管理、存储以及需求方案的生成方面不能提供相应支持的问题,提出一种基于DoDAF和XML的装备体系需求方案生成方法。以现有装备体系需求方案研究现状为基础,设计并实现基于DoDAF和XML的装备体系需求方案生成系统,并以数字化炮兵团对阵地防御之敌进攻战斗为例,进行实验验证。实践应用结果表明,该方法能够为装备体系需求论证提供有效的需求建模、数据管理和方案生成支持。

应用型高校物流运筹学课程教学改革探析

结合教学实践,分析了当前物流运筹学课程教学中存在的问题,以应用型高校的需求导向为牵引,从教学目标、教学内容和教学方法等方面对课程教学改革进行了探讨,提出了改革的思路和方案。

装备作战需求方案质量评估推演系统设计

开发装备作战需求方案质量评估推演系统是实现需求论证工程化的重要环节,是提高装备需求论证质量与效率的有效手段。通过对推演系统功能需求进行分析,明确了系统设计框架,采用面向实体的系统分析方法建立仿真推演模型,基于XML的信息抽取技术从需求方案中提取推演所需要的信息。该系统降低了人的主观因素对评估结果的影响,提高了评估结论的可信度。