Bayes可靠性鉴定方案的设计与分析

运用Bayes决策方法作可靠性鉴定;对于鉴定方案的风险、投试样品数和验前信息的特征量等进行了分析,给出了在限定风险之下验前特征量所需满足的关系.并以指数寿命型分布的失效率为例,作了具体的分析。     

模糊决策理论在地下防护工程伪装方案选择中的应用

分析了影响防护工程口部伪装效果的主要因素，提出了影响伪装效果的因素集，建立了基于模糊多准则决策在防护工程口部伪装方案选择中的基本模型结构，并通过应用实例进行了初步验证，表明模糊多准则决策在防护工程口部伪装方案选择中应用的可行性、有效性。     

中小型企业建立生产计划优化线性规划模型的通用模式

本文提出了建立企业生产计划优化线性规划模型中约束方程的通用方法。简化了建模过程。并经多个企业的实际应用证明了其普遍适用性。为中小型企业建立生产计划优化线性规划模型提供了一个通用模式。     

优势关系集值决策系统中变精度粗集模型

将变精度的思想引入优势值关系的集值决策系统中,构建了一种基于优势值关系的变精度集值决策系统粗糙集模型,并讨论了该模型的性质及阈值β的变化对模型的影响。新模型可以处理存在偏序关系的不确定或不完备信息系统,并具有一定的容错能力。另一方面,通过合理设置参数β可使新模型的分类效果更加符合实际情况以及人在数据处理过程中的直观感受。实例分析进一步验证了相关结论的正确性。     

群决策的统计处理方法——序数法

本文给出了一种目标无法量化时的群决策方法，通过一系列的统计处理可以方便地将群中成员的偏好集结为群的偏好，最终对气有可行方案给出体现群体意志的排序来。     

基于复杂多阶段连续决策问题的动态窗口蚁群算法研究

本文研究非线性的大规模复杂多阶段连续决策问题,研究了一种结合遗传优化的动态窗口蚁群算法。该算法将各阶段容许决策值映射为一个层状构造图中的有限节点集,其中每一层节点对应某一阶段容许决策集的子集,该子集用实数编码遗传优化进行动态筛选,以减小算法的搜索空间。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。