机车运行状态远程监控系统的研究

随着计算机技术、网络通信技术的快速发展以及全球定位系统定位精度的提高,使得交通运输领域的监控、定位、展示逐步走向电子化、数字化和可视化。本文研究设计了一种基于嵌入式技术的机车运行状态远程监控系统,能够对机车的定位信息、视频信息以及工况信息进行实时监控和展示。

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。

多目标灰狼优化算法的改进策略研究

为了解决多目标灰狼优化算法(MOGWO)易陷入局部最优,稳定性差等缺点,基于对算法寻优时灰狼个体运动情况的分析,提出了两条改进策略:一是通过引入"观察"策略赋予灰狼个体自主探索的能力,以提高算法的优化效率和跳出局部最优的能力;二是改进控制参数调整策略,选用幂函数取代线性函数以提高算法的稳定性。然后对两条改进策略进行了可行性分析,提出了带观察策略的多目标灰狼算法并进行了算法复杂度分析。最后通过对6个不同特点测试函数的多次重复实验,结合GD与IGD两种通用评价指标,对原算法、改进后算法和多目标粒子群算法进行比较,从算法效率、寻优能力和稳定性等方面综合验证了算法改进的有效性和优越性。

多无人机协同空战机动决策

通过引入协同威胁指数的概念,描述多机协同攻击时友方相互之间产生的态势威胁增幅,并基于强化学习给出了协同威胁指数的计算方法;通过协同威胁指数模型,结合一对一空战的机动决策思想以及基于多目标优化与强化学习的决策方法,构建了多机空战机动决策模型;最后以二对一空战为背景,对随机初始态势下的多次空战进行仿真实验,仿真结果表明了协同威胁指数的有效性,并通过两组典型态势下的二对一空战对比,直观地体现了决策模型在处理协同攻击机动决策问题时的优越性。

春天在哪里呀,春天在哪里

早晨7点整,我已等候在博雅幼儿园的门口.一个个天真可爱的孩子陆陆续续被父母送进了教室:从孩子们单纯稚嫩的面容上,从那些父母们溺爱关切的眼神中,幸福显得如此真实和伸手可及.

变电站远程照明智能监控系统的设计

通过对国内外几座主要建筑的清晰监控系统的深入研究,将该理论应用于特殊的用工条件,特别是无法实现的综合自动化用工。本文分析了当前职位空缺照明系统的功能需求。然后设计了远程智能照明监控系统:网络监控、软件监控和客户监控。最后,建立了一个简单的测试平台,将理论分析和生产性测试相结合,比较了三种远程照明监控系统的优缺点,设计了实时性、可靠性和实施成本,并进行了选型被忽视的综合自动化监测站最佳照明监测方案。