基于局部洪泛优化的低轨星座分布式路由算法

针对传统分布式路由算法应用于大型低轨星座时拥塞控制能力有限的问题,提出了基于局部洪泛优化的分布式路由算法。该算法通过局部洪泛的机制收集星间链路的拥塞信息,以应对局部通信需求密集所导致的常见拥塞现象;通过局部路径优化,以较低运行开销实现了流量疏导和网络负载均衡。并且该算法可适用于多层低轨卫星网络结构,不会产生路由环路,对卫星随机故障具有宽适应性。仿真实验表明:该算法在通信需求分布不均的高网络负载情况下能降低2%~10%的丢包率,并对网络随机故障具有鲁棒的表现。     

一种基于采样追逃博弈的协同导引律设计

针对多拦截弹协同拦截机动目标的问题,提出了一种基于采样追逃博弈的协同导引律。首先,分别考虑拦截弹与目标的控制动力学模型,建立弹目线性化相对运动方程,采用终端投影方法对相对运动方程进行降阶处理。然后,基于追逃博弈理论,考虑拦截弹集群与目标之间存在的落角约束,分别建立双方的性能指标函数。最后,基于代数图论,构建拦截弹集群的通信拓扑,考虑系统状态不能实时获得的情况,引入采样纳什理论求解协同导引律。仿真结果表明了基于采样追逃博弈求解得到的协同导引律在实际拦截场景中的有效性。     

能耗均衡的三维最优持久编队通信拓扑生成

持久编队通信拓扑的优化是在确保多智能体使用持久编队控制方法保持队形的基础上尽量减少智能体之间的通信能耗。现有的方法可以最小化智能体的通信能耗总和,却未考虑均衡智能体间的通信能耗,而这会导致某些智能体提前退出编队。针对这一问题,以最大化队形保持时间为目标,研究了考虑能耗均衡的三维最优持久编队通信拓扑生成方法。首先,设计了一种通信拓扑离线优化机制,即选择一个合适的周期,在编队运动之前计算出每个周期内的通信拓扑,在编队保持队形过程中据此定期调整通信拓扑,从而避免在线计算和发布通信拓扑带来额外的通信能耗;而在离线计算每个周期内的通信拓扑时,先估计出每个周期开始时每个智能体的剩余通信能量,并据此更新网络拓扑中各通信链接的权重,再从更新后的网络拓扑中生成一个三维最优持久图作为本周期内的通信拓扑。其次,针对每个周期内的三维最优持久图生成问题,由于更新后的网络拓扑中的通信链路权重不对称,导致现有算法难以适用,为此提出了一种基于刚度矩阵和弧添加操作的近似求解算法,并从理论上分析了其时间复杂度和证明了其有效性。最后,通过仿真实验结果验证了该方法可以有效降低并均衡各智能体的通信能耗,相比于所有对比方法的平均...     

基于博弈的多目标弹药调度策略优化研究

针对作战部队弹药调度策略问题,综合考虑不同作战部队对弹药调度时间因素和安全因素需求程度的差异,通过博弈模型对多目标问题进行度量,进而结合遗传算法对弹药调度策略进行优化。仿真结果表明,本文构建的博弈模型能够更加合理地为不同环境下具有差异化需求的弹药调度策略进行优化。     

基于感应同步器的高速高精度位置测量技术

现有的基于感应同步器的鉴幅、鉴相位置测量法,由于其原理缺陷,不适合高速高精度的测量场合.为解决高速高精度位置测量问题,给出一种新型的基于感应同步器的位置测量方法--幅度细分法.感应同步器输出的感应信号是调幅信号且幅度很低,为采用幅度细分技术,需对其输出的感应信号无失真的放大.在阐述系统工作原理的基础上,给出了系统的结构,并对关键功能电路进行了实验及仿真研究.结果表明,此法从原理上克服了感应信号中动态分量对测量结果的影响,克服了现有测量法不适合高速高精度测量的缺点,具有测量精度高、时间间隔固定、适合高速度运动场合下的位置测量等优点.     

基于遗传算法的运载火箭总线消息调度优化设计

运载火箭控制系统采用1553B总线、按照预先设计的调度表传输周期性消息。针对当前总线消息调度表的设计方法对负载均衡考虑较少的缺陷,在构建1553B总线消息周期调度表数学模型的基础上,引入遗传算法进行最优化设计。该算法将负载率参数的多目标优化问题转换为遗传个体适应度的单目标优化问题,采用“精英保留”遗传策略,有效避免了个体退化,算法稳定高效。数学仿真计算结果表明,总线消息周期调度表求解高效,负载均衡大幅提高,验证了优化设计方法的有效性。     

基于区域地址映射的NAND Flash静态磨损均衡算法

在区域地址映射机制基础上,提出了一种延长NAND flash有效使用寿命的静态磨损均衡算法。算法以区域为单位进行冷热数据迁移,使用区域的平均擦除次数和部分平均擦除次数度量区域磨损程度,选取磨损程度最小区域的块与系统预留块进行冷热数据交换。算法将擦除次数上限与当前最大擦除次数的差值作为动态阈值的基数,以减少磨损均衡的开销,保证NAND flash的平均读写性能。通过测试,证明算法能够有效提高flash存储器的磨损均衡效果。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题,其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法,使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数,并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题,基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练,并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性,利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划,比经典人工势场法有明显性能提升,且计算开销可接受,计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。     

企业和谐劳动关系构建的博弈——基于社会责任的视角

鉴于目前社会责任运动的发展以及我国构建和谐劳动关系的需要,文章运用博弈论的分析框架分析了我国企业劳动关系的现状,揭示了在政府与企业的博弈中政府处于主导地位,而在企业与员工的博弈中企业处于主导地位。基于社会责任的视角,提出了政府、企业、劳动者三方通过合作来达到“共赢共生”的主张,这不仅要求政府在对企业不履行社会责任时加大对企业的处罚力度,还需要企业主动承担对劳动者的责任并加大对劳动者的激励,从而充分调动他们的积极性,更需要劳动者本身提高维权意识,不断提升自身素质。     

中国民航运输业缝隙市场竞争博弈分析

基于缝隙市场理论和博弈理论,新建了缝隙市场竞争博弈模型,分析了中国民航运输业在规制放松过程中不同市场结构下新航空公司和原在位航空公司之间的市场竞争行为,证明了新航空公司运用缝隙市场竞争策略既可以较大可能地避免在位者的挤压,也能最大程度地获得规制者的优先容纳。缝隙市场竞争策略是新进入者参与市场博弈的占优策略。