基于设计迭代的耦合任务动态分配策略研究

为研究耦合迭代情况下的设计任务分配问题,引入任务转移矩阵,分析影响任务分配的动态性因素,并对设计任务量,设计成本和时间进行定量化描述。提出基于设计迭代的任务分配策略,并根据任务分配矩阵和关键路径任务分配矩阵建立设计任务动态分配数学模型。利用遗传算法进行求解。以平行分度凸轮设计为对象进行验证,证明了基于任务转移矩阵的设计任务动态分配策略的有效性。

基于多阶段工作转移矩阵的串行耦合设计任务分配策略

针对串行耦合设计任务的团队分配因涉及任务的返工而导致分配策略相当复杂这一问题,引入多阶段工作转移矩阵,将任务间的耦合关系以返工量的形式量化,并根据团队分配衍生矩阵建立串行耦合设计任务分配的数学模型,简化了串行耦合设计任务的分配过程。利用遗传算法求解该模型,获得了不同设计需求下产品开发任务的最佳任务分配方案。以某电动汽车开发项目为例,验证了该模型的可行性和有效性。

资源约束下的反导任务迭代收敛特性

为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策.

基于内部迭代的耦合任务集求解方法

针对并行迭代模型中的工作转移矩阵模型存在的缺陷,从任务迭代时间、信息传递的不完备特性以及迭代次数的有限性等方面进行了修正,建立了改进的并行迭代模型,进而结合遗传算法,求解多阶段模式下耦合集的最优执行工期和成本。用该模型求解两个产品开发过程的耦合任务集,验证了其有效性,并进一步分析了影响耦合集工期和成本的因素。

作战任务总量的迭代收敛性

为降低作战任务的复杂度,提高任务执行效率,研究了作战任务总量及其迭代收敛问题。首先,采用图形和设计结构矩阵,阐明反导作战子任务的复杂联系。再引入任务转移矩阵建立任务总量模型,总结迭代收敛条件。最后,综合考虑资源和时间约束,规划子任务优先级并优化作战资源配置。结合实例分析了任务总量迭代收敛规律的可行性和有效性,为反导作战任务规划提供了理论指导。

基于边端协同的小电流接地故障区段定位方法

针对配电网单相接地故障定位中存在的数据传输量大、主站依赖程度高等问题,提出基于边端协同的小电流接地故障定位方法。在构建基于物联网的故障定位架构基础上,给出"边-端"协同实现任务分层部署和边缘侧自主决策的基本原理。"端"侧根据故障点上、下游暂态零序电流突变方向相反特征,采用SOD变换计算突变量特征值并上传至边缘终端;"边缘"侧通过定位业务相关应用交互,构建故障信息矩阵,实现出线拓扑与故障信息的融合,最后应用故障统一判据完成故障区段决策。ATP仿真及现场实验数据验证了算法的正确性和有效性。

一种基于透射不变性原理的高机动编队控制方法

本文给出了一种具有高机动性的透射编队控制方法,解决了经典的仿射编队控制受限于平行关系的常约束,无法直接实现战术攻防上常用的前后三角、前后梯形等队形的快速切换问题.该方法受启发于框架理论中的透射不变性原理,通过引入透射像和自应力矩阵来对编队构型进行定义,实现了在仅增加一个领航者且队形凹凸性不变的前提下,任意目标队形的保共线和交比的一致性跟踪,提高了队形的可操作性.所推导的透射可定位条件和队形连续变换条件为透射编队控制的应用提供了理论依据.此外,在攻防切换任务和联合切换任务两种情景下的仿真测试结果也进一步证明了该编队控制方法的可靠性.