多目标攻击条件下的作战任务分配模型研究

作战任务分配是现代多用途战斗机火控系统的核心,也是任务管理系统中的关键性的问题。首先运用信息熵方法,结合主客观两方面的因素对多目标攻击条件下的任务进行优先权分析,然后建立起传感器作用于任务的效能矩阵,在此基础上运用蚁群算法来确定任务最优分配方案。仿真实例表明该任务分配模型对于多目标攻击条件下的任务分配具有一定的可行性和实用性。

一种基于DLS和ACO的平台资源规划方法

平台资源规划方法是作战任务规划的重要组成部分,为作战提供资源分配方案。描述了作战任务、平台以及它们之间的关系,建立了以最小化全部任务完成的截止时间和最大化平台资源的利用率为目标的数学模型。设计了用于求解此模型的动态列表规划(Dynamic List Scheduling,DLS)与蚁群算法(Ant Colony Optimization Algorithm,ACO)相结合的算法,其描述了任务选择方法、ACO的二进制编码方案及候选解构造策略,设计了不可行候选解的修正策略和信息素更新方法,构造了包含任务选择平台的时间优先系数、平台功能能力优先系数和后续任务对平台需求程度3个因素的适应度函数。针对作战想定进行了仿真计算,结果表明,基于DLS和ACO的平台资源规划具有良好的规划效果,相比于他人算法,其具有更少的全部任务完成截止时间和更高的平台资源利用率。

Android开源社区的人类行为动力学研究

对于大众生产的人类行为动力学的研究还不多。本文基于Barabasi的任务优先权排队模型,研究Android开源社区的大众生产与沟通行为,发现加入后位优先权增加的机制或者中断机制的Barabasi优先权排队模型,更能解释该社区人类行为模式的生成机制。