组织决策与组织结构的拟定量研究

针对现代组织所面临的是由不断增长的复杂性、竞争性和动态性所带来的高度不确定性环境特征,研究组织结构设计问题.建立了组织决策过程的一般数学模型,从决策和信息交流角度定义组织结构及其价值.采用定性与定量相结合的方法,推导出组织结构价值的定量表达式,据此分析组织结构对组织决策的影响,得到了一些对组织结构设计有意义的结论.研究表明,在不确定性环境中,决策单元之间更多的信息交流可以使组织作出更佳的决策,通信通道灵活和开放的网络组织对于通信通道固定和受限制的层次组织具有优越性.     

基于满意决策的多机协同目标分配算法

多机协同目标分配问题是无人机UAV(Uninhabited Aerial Vehicle)研究 中一个重要的问题.考虑UAV差异、目标差异及战场态势对目标分配的影响,建立了多机 协同目标分配问题的数学模型.提出基于满意决策的目标分配算法,通过搜索个体满 意集合获取群体优化的目标分配方案.对多目标分配问题,将攻击方案作为个体满意集 合的元素扩展了基于满意决策的目标分配算法.为适应更大的问题空间的求解需求,提出递 阶分配框架,并将满意决策方法用于递阶分配.计算结果表明,算法能有效提 高搜索效率,并得到很好的优化效果.      

一种定量空战决策方法

提出了一种定量空战决策方法,以空空导弹的攻击区与发射条件为基础,通过定义空战态势指标函数,定量描述空战态势.根据空战态势指标函数值和中远程空战以及近距空战的特点决定采取的机动策略,将空战机动策略与当前空战状态变量之间的关系建立起来,使得从空战决策的前因定量计算空战策略的后果成为可能.空战整个过程的分析、评估、决策、机动等环节都是定量进行.建立了战机、目标机、导弹和决策模块的数学模型,给定不同的初始条件,对空战过程进行了仿真,分别验证了中远程空战决策和近距空战决策的有效性.     

基于信息模型的测试性试验样本集充分性研究

建立了产品的故障模式信息模型,包括产品的故障模式、结构单元、功能和测试数据以及这些数据之间的映射关系.根据该信息模型,定义了三种故障模式等价集合,即故障模式单元等价集合、故障模式功能等价集合、故障模式测试等价集合.在这些等价集合的基础上,建立了测试性试验中样本集的三种典型充分性度量和准则,即单元覆盖充分性度量和准则、功能覆盖充分性度量和准则、测试覆盖充分性度量和准则.分析了典型充分性度量和准则的适用范围,并建立了综合充分性度量和准则.使用综合充分性度量可以评价样本集的充分程度,使用综合充分性准则可以确定样本集的构成要求.建立了综合充分性度量和准则的应用方法和流程.通过实例验证了该方法的可行性.     

R&D项目中止决策的实证研究

在与本领域专家探讨及调研相关资料的基础上,针对性地设计了适用于R&D项目中止决策的指标体系, 提出了改进的Fuzzy模式识别方法, 并将其成功地应用于某飞机制造企业的R&D项目的中止决策实践.该方法对Fuzzy模式识别方法的改进主要体现在两个方面:①利用集值统计方法得出了各指标的权重;②计算样本间的距离时,利用了广义欧氏距离公式.      

基于虚网格的格心ADT搜索法

针对重叠网格寻点问题,提出了一种直接在格心网格下操作,基于虚网格的ADT(Alternating Digital Tree)搜索方法.通过对计算网格进行扩展,建立虚边界网格,解决了格心网格因覆盖区域不完整而无法直接建立ADT数据结构的问题.搜索结果即为包含解的格心单元集合,可直接对结果列表遍历以得到合理贡献单元,故完全摒弃了可靠性差的Stencil Walk方法.由虚网格的定义,使寻点在边界附近的处理更为灵活,可以准确给出边界附近贡献单元的有效信息,同时简化了虚网格体系的构建.扩展了重叠边界类型,构建的搜索空间能完整覆盖网格范围,解决了对称面重叠问题.算例研究表明:该方法可靠性好,边界处理能力强,有效提高了重叠网格方法对大型复杂网格的解算能力.     

基于Pareto遗传算法的复合材料机翼优化设计

针对某型飞机设计过程中遇到的副翼反效问题,提出了复合材料机翼满足气动弹性要求的优 化方法,构造了一种基于Pareto最优解定义的多目标遗传算法——Pareto遗传算法.该算法 以权重信息为基础建立Pareto解集过滤器,引入小生境技术等实现Pareto前沿面的求解.测 试函数计算表明该算法有较好的收敛性.以复合材料机翼的升力系数和滚转力矩系数为目标 函数,采用Pareto遗传算法进行计算得出一组Pareto最优解集,计算结果表明,给出的方案 能够满足工程需求,为决策者提供了多种可选方案.      

国防R&D项目的评估与中止决策

论述了对国防R&D项目进行评估及中止决策的重要意义.探讨了神经网络方法用在国防R&D项目中期评估及中止决策的可行性.提出了适用于国防口R&D项目评估及中止决策的BP多层神经网络方法.选用了国防口正在进行研究的52个项目作为实证分析案例,利用BP多层神经网络方法对之进行了分析处理.分析结果识别出了影响国防口R&D项目发展前景的6个重要因素,同时,对52个项目进行了归类处理,并对该52个国防口R&D项目作出了继续、暂停及中止研究的决策.案例研究的结果表明,该方法实施较为方便、计算较为简单,其有效性令人满意.这表明BP多层神经网络方法在R&D项目中止决策领域具有应用前景.      

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时，侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息，而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果，而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离，无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题，将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合，提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上，运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重，能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下，构建了关于战场态势的决策信息系统，通过与传统TOPSIS法进行对比仿真，验证了所提方法的有效性，有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

供应链需求信息的信息增量与信息价值

基于信息科学的理论,给出供应链需求信息的信息增量与信息价值的定义和度量方法.建立供应链上的一个批发商订货决策模型,揭示了需求信息在订货决策过程中是如何发挥作用,以及批发商的期望收益是如何随之发生变化的.针对均匀分布和正态分布两种典型的需求分布,分析信息对于供应链成员的价值,进而研究需求信息的信息增量与其信息价值之间的关系.公式推导和模拟实验结果都证明需求信息的价值与其信息增量的大小之间存在正相关关系,表明信息增量会影响信息使用者的收益.研究结果也证明对于供应链成员而言很有必要建立一个有效的信息评价体系,通过提高决策信息质量来增加收益.      

高精度在轨实时轨道机动决策

为保证在轨机动实时性和高精度的要求，提出了一种基于机器学习的在轨实时机动决策方法。通过优化算法离线获得摄动下的精确解，减去二体解得到速度增量差，将其投影到轨道坐标系获得速度增量摄动修正项，以此作为神经网络输出，设计网络参数并训练得到摄动修正网络、组合应用摄动修正网络和二体解实现高精度的在轨实时轨道机动决策。仿真结果表明:卫星按照该决策机动完成后的终端位置偏差与按照优化算法给出的决策机动完成后终端位置偏差精度一致，且前者决策耗时仅为后者决策耗时的0.01%左右。所提轨道机动决策方法兼顾了精度与实时性，适用于星上决策。      

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

Glacier mapping based on rough set theory in the Manas River watershed

Precise glacier information is important for assessing climate change in remote mountain areas. To obtain more accurate glacier mapping, rough set theory, which can deal with vague and uncertainty information, was introduced to obtain optimal knowledge rules for glacier mapping. Optical images, thermal infrared band data, texture information and morphometric parameters were combined to build a decision table used in our proposed rough set theory method. After discretizing the real value attributes, decision rules were calculated through the decision rule generation algorithm for glacier mapping. A decision classifier based on the generated rules classified the multispectral image into glacier and non-glacier areas. The result of maximum likelihood classification (MLC) was used to compare with the result of the classification based on the rough set theory. Confusion matrix and visual interpretation were used to evaluate the overall accuracy of the results of the two methods. The accuracies of the rough set method and maximum likelihood classification were compared, yielding overall accuracies of 94.15% and 93.88%, respectively. It showed the area difference based on rough set was smaller by comparing the glacier areas of the rough set method and MLC with visual interpreter, respectively. The high accuracy for glacier mapping and the small area difference for glacier based on rough set theory demonstrated that this method was effective and promising for glacier mapping.     

CGF系统中多级智能决策实现方法

对于计算机生成兵力系统中上级指挥员决策模型的建模采用了一种基于似然比的方法;而对于下级指挥员的决策模型的建模采用了一种基于模糊逻辑的方法.基于似然比的方法能够有效完成信息融合,从而给出合理的决策结论.基于模糊逻辑的方法所得到的决策输出充分考虑到了指挥员个人的性格、经验以及战场的具体环境,并且这些决策输出将作为上级指挥员决策模型的信息来源.这些方法在计算机生成兵力系统舰艇兵力设计中的应用表明它们能够有效的完成多级智能决策模型的建模.      

智能化战术任务管理系统研究

从感知、评价、决策的认知过程研究了现代军机战术任务管理系统的结构、组成和功能,重点研究了态势评估和任务规划两个关键子系统.建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑推理的态势评估算法及威胁评估模型,采用贝叶斯网络对威胁级别进行了评估,运用模糊逻辑对各威胁源的相对重要性进行了推理,实现了对威胁源威胁级别和相对重要性的连续动态评估.研究了基于动态A^*算法的战术飞机飞行路径在线实时规划问题,实现了态势评估与路径规划两子系统之间的集成.研究结果表明了该系统方案和算法的有效性,任务规划系统能够自适应战场态势的变化.     

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

航电设备故障诊断中的决策算法

设计了故障诊断专家系统中的多属性决策算法.分析了诊断决策算法对诊断效率的影响.根据各属性对诊断决策的影响,对属性值进行规范化.采用线性加权函数来评价各故障的优先级,利用对故障发生概率的偏好性求解各属性权值.设计修正向量对评价函数进行修正以满足它在属性边界点上跳变特性.通过实验分析了该多属性决策算法在不同情况下对诊断效率的提高程度.