在船舶设计过程中经常会出现随机新设计任务,为船舶设计任务调度方案的制订带来一定的困难。基于反向传播(Back Propagation, BP)算法,引入动量-自适应学习率反向传播(Momentum and Self-Adaptive Learning Rate Back Propagation, MSBP...在船舶设计过程中经常会出现随机新设计任务,为船舶设计任务调度方案的制订带来一定的困难。基于反向传播(Back Propagation, BP)算法,引入动量-自适应学习率反向传播(Momentum and Self-Adaptive Learning Rate Back Propagation, MSBP)算法预测随机新设计任务是否可加入制订的船舶设计任务调度方案,以解决扰动情况下的船舶设计任务动态调度(Dynamic Scheduling of Ship Design Tasks, DSSDT)问题。为减小求解空间和训练难度,选择对调度结果具有重大影响的属性作为MSBP算法的特征值。基于抽取的特征值构建MSBP算法模型,并采用大量数据完成对模型的训练。对比试验结果表明,MSBP算法的准确性优于未改进的BP算法,某项随机新设计任务的可调度性与其优先级最为密切。展开更多
针对指挥控制组织结构设计中任务—平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务—平台关系设计(task-platform relation de-sign under mission completion t...针对指挥控制组织结构设计中任务—平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务—平台关系设计(task-platform relation de-sign under mission completion time constraint,TPRDTC)问题的约束条件,建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling,MDLS)算法,给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例,分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。展开更多
文摘针对指挥控制组织结构设计中任务—平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务—平台关系设计(task-platform relation de-sign under mission completion time constraint,TPRDTC)问题的约束条件,建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling,MDLS)算法,给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例,分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。