基于群决策-云理论的装备保障能力评估

针对装备保障效能评估的复杂性、随机性和模糊性问题,建立了基于群决策-云理论的装备保障能力评估模型。首先,基于装备保障任务的需求,构建了装备保障能力评估指标体系;再利用序关系-群决策方法计算各级指标权重,计算过程简单快捷、更能体现群体决策;最后,将云理论引入装备保障能力评估中,能够实现定性概念与定量数据间的合理转换,清晰准确地表达了层级指标的聚合过程,有效解决了评估过程中的模糊性和随机性。实例表明:该方法计算简单、逻辑关系清楚、计算结果与客观实际相符,可为装备保障效能评估提供一种科学、客观的方法,为保障资源配置提供科学依据。

动态规划算法在交通运输中的应用

针对城市轨道交通运输布局将客流的不均匀分布导致交通拥挤的问题,在分析不确定条件下城市轨道交通运输网络客流分布发展规律的基础上,提出了站点限流条件下运用动态规划构建城市轨道交通运输客流路径优化模型,用以解决城市轨道交通运输在站点限流条件下客流拥堵问题。模型中考虑乘客出行的主要因素并内化到交通网络中,将影响乘客出行路线选择的因素转化为交通网络固有属性,从而有效解决路径权重的度量问题。利用蚁群算法对城市轨道交通运输客流路径优化进行了仿真,得出站点限流条件下乘客出行路径优化选择方案,该算法在动态寻优以及全局优化方面具有较好的搜索能力。

启发式搜索算法在最优路径求解中的应用与性能分析

本论文旨在研究启发式搜索算法在最短路径问题中的应用。最短路径问题是计算机科学中的经典问题,而启发式搜索算法作为一种求解方法在路径规划、导航系统等领域有广泛应用。本文综述了相关文献,分析了不同算法的性能和效果,并详细描述了所采用的启发式搜索算法的实现细节。通过实验评估,展示了启发式搜索算法在不同场景下的优势和局限性。最后,讨论了算法的潜在改进空间和应用前景。研究结果对于路径规划和导航系统的优化具有重要意义。

基于决策树算法的海上移动目标分类与识别

为保障我国海域安全,对某海域移动目标的时空监测数据进行分析与挖掘,采用机器学习中的决策树算法对移动目标进行分类与识别,进而对重点目标实施有效追踪与管理。首先,通过分析海上移动目标的运动轨迹,研究其运动状态和隐含在数据中的物理量,构建、设计分类重要特征并将其量化为特征属性值;其次,使用Matlab的GUI界面寻找各分类特征属性值的阈值;最后采用决策树算法对监测的两千余艘船只进行分类与识别,并给出指定船只的分类结果。经验证,识别的准确率达到86%,该方法可较准确识别海上移动目标。