传媒文化对商业思维的影响

商业思维又叫商界思维、市场思维,是商业行为间接和概括的反映,通常指商业逻辑导向.据调查.当前传媒已成为影响商业思维的重要手段,并且凭借其信息传播功能和与消费者进行的有效沟通能力,成为了市场经济时代的一种图腾.因此,合理思考分析传媒文化的双重价值功能,将有助于合理定位现代商业思维.     

进化规划在频率采样型FIR滤波器设计中的应用

频率采样技术是FIR数字滤波器设计的常用方法之一.使用此技术设计数字滤波器时为了使阻带内的衰减最大,必须确定过渡带中的样本值,通常采用的是查表法,但查表法不能保证所得数据是最优的.进化规划是一种随机优化技术,它可以发现全局最优解.本文介绍了进化规划在频率采样技术中的应用,结合FIR数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果.实验数据表明,采用进化规划确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的FIR滤波器的频率特性优于查表法.     

基于改进非支配排序遗传算法 的维修资源优化配置

针对在武器装备维修保障过程中出现的资源短缺、资源冲突等问题,构建了多目标的维修资源优化配置模型,并且基于加权思想将多目标转化为单目标以方便求解。针对遗传算法求解多目标优化问题存在的解空间过大、收敛速度慢、计算效率低等问题,提出了基于约束的改进非支配排序遗传算法对资源优化配置模型进行求解。实例分析结果验证了模型及算法的可行性和有效性。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

以持续抽象策略实现软件体系架构进化

以对传统的模型-视图-控制器(MVC)体系架构框架实施的进化过程为例,针对软件系统的体系架构模式／框架设计,识别并提出一种新的进化式设计理念体系:基于持续抽象策略的进化式设计理念体系; 并探索了以这种理念体系及其语言记录和传承软件系统设计经验及其进化能力历史的可能性。本文指出,架构方案的可抽象能力是软件架构进化能力的核心因素,决定架构方案在软件进化过程中的生存能力。新的进化式设计方法学理念体系建议以持续抽象过程作为体系架构设计的进化策略,以领导软件体系架构的进化方向,持续加强软件体系架构的可靠性、可扩展性、动态性和可复用性。还介绍了这一新的设计方法学理念体系在信号和逻辑集成工具SAL Studio1．0设计开发过程中的实践。     

基于不同威胁体的无人作战飞机初始路径规划

 提出一种基于不同威胁体的路径规划新方法。从理论上建立了具有不同威胁体的局部空域路径选择原则,给出了根据不同威胁体建立相应路径图的步骤和方法。描述了基于图形模型的进化优化算法,并应用此算法进行了路径优化。进行了仿真验证,仿真结果表明,提出的路径规划方法不仅可行,而且有效地突破了原Voronoi 图只能对相同威胁体进行路径规划的局限。     

基于进化神经网络的压气机结垢性能退化评估

采用进化神经网络方法,通过测量参数对压气机结垢性能退化模式进行了定量监控和评估。运用粒子群算法优化径向基函数(Radial Base Function,RBF)神经网络的初始权值,即由神经网络训练样本所得到的实际和期望的输出之间的误差平方和构造适应度函数,对RBF神经网络的隐层中心、半径以及输入输出权值进行全局寻优搜索,设计了进化RBF神经网络,并对模拟得到的压气机结垢的样本进行训练和测试。结果表明:进化RBF神经网络的模式识别能力比普通RBF神经网络的要强,对燃气轮机性能退化评估和健康管理具有重要理论意义和应用价值。     

知识互动中的知识交换行为进化博弈分析

利用博弈理论,研究动态知识交互系统中知识个体的知识交换行为特征。引入动态进化博弈链结构，建立知识团队中持续的动态知识交互行为的进化博弈分析模型，在此基础上讨论其可能的演变趋势。最后通过仿真数据分析识别了该行为进化稳定策略（ESS），ESS稳定性特征有利于在知识管理过程中激励员工进行知识交互、把撮知识共享活动中可能的演进规则。     

基于多目标协同进化算法的多机器人路径规划

提出一种合作型多目标优化协同进化算法,并应用于具有3个优化目标的多机器人路径规划问题中.算法采用一种新型的子群体间合作方式,提高了候选解的多样性,且避免了在一般多目标进化算法中难以处理的适应值分配或非支配排序过程,减小了对计算资源的消耗.针对多机器人路径规划问题的特点,给出了多机器人间的协调策略,并在算法的群体初始化和进化算子的设计中,引入了基于问题专门知识的启发式方法.在复杂工作环境下的仿真实例表明了算法的有效性.     

采用进化算法优化H∞加权阵的选取

在H∞控制设计中，加权阵函数直接反映了系统的稳定性和性能要求。本文提出了一种采用进化算法优化加权阵选取的方法，把控制系统的多个设计目标转化成不等式约束，将H∞控制器设计中加权阵的选取表示成一个多目标优化问题，并通过进化算法求解该优化问题。仿真结果表明，所提出的方法能够找到满意的加权阵，同时找到满足给定频域和时域性能指标要求的H∞控制器，是一种有效的加权阵选取方法。