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261.
周保民 《中国空间科学技术》1992,12(5):40-48,33
介绍了满足边界条件y(a)=A 和y(b)=B 的一般二阶非线性常微分方程y″=f(x,y,y′)的六阶三对角有限差分法;在右端项一般形式下,推广了文献[2]的结果。并在适当条件下证明了该方法的收敛性和稳定性,同时用数值试验证实了上述结论的正确性。 相似文献
262.
最大割问题(Max—eulProblem)是一个典型的NP难组合优化问题。文章采用遗传算法、分布估计算法、Hopfield网络方法、蚁群算法、粒子群算法等5种算法对最大割问题进行求解,并用标准的多个不同规模最大割测试数据进行测试,研究各参数对算法的影响,并比较各种算法的时间复杂度和空间复杂度。测试结果表明该五种算法虽然在执行效率上有差异,但都能较好的解决最大割问题。 相似文献
263.
介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。 相似文献
264.
研究主要着眼于双层供应链结构中用于多计划时间段批量生产计划的基于谈判的协作计划过程,其主要目的是为了研究基于谈判的协作计划过程对优化购买方本地计划,并最终得到较好的花费和服务所起到的作用。研究通过建立一组数学模型对此问题进行模拟计算及结果分析,所使用的数学模型中,购买者与供应商之间只需要交换有限的信息来进行购买者的本地计划和整个协作计划过程。研究表明该方法对协助供应链中成员制定有效的生产计划具有一定的指导作用,可通过对制约条件的扩展后在整体供应链中推广使用。 相似文献
265.
基于DES的单跑道地面等待模型研究 总被引:2,自引:1,他引:2
提出了一种新的基于离散事件系统(DES)的单跑道地面等待数学模型.针对 影响机场跑道降落服务时间的不同条件,提出了确定性模型和随机性模型,分别给出了2 个模型的计算方法,比较了算法计算量.并详细研究了跑道降落服务时间参数以及空中等待 和地面等待费用比参数的特性.仿真结果表明算法是行之有效的.该算法已成功应用于空军 某部流量评估系统中. 相似文献
266.
起降容量受限的地面等待模型研究 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了基于离散事件系统(DES)的起降容量受限的地面等待随机型数学模型,解决了单跑道模型未涉及的多跑道、起降容量相互影响和连程航班等因素的地面等待问题,并给出了模型算法.详细研究了空地等待费用比系数和起降权重系数对地面等待决策的影响.仿真结果验证了模型的有效性. 相似文献
267.
基于二次剩余和高次剩余的困难问题,通过选择适当的参数,在不增加密文长度的情况下, 对Paillier和Pointcheval提出的公钥概率加密体制的效率和加密的明文长度进行改进,能以更高的效率加密|n|+k bit长度的明文消息,并分析了改进后加密体制的效率和安全性,改进加密体制的安全性与原加密体制的安全性、模n的高次剩余问题以及二次剩余问题等价.与原Paillier-Pointcheval加密体制相比,改进的加密体制具有加、解密效率高,传输数据量低,加密明文长等特点. 相似文献
268.
双月旁转向轨道是实现“多任务、多目标”探测模式的理想工具,在以往的深空探测任务中得到了广泛的应用。首先,根据双月旁转向轨道的空间构型和特性,将其分为两大类:平面型和Backflip型;其次,基于“零影响球”和“CR3BP”两种模型,阐述了近旁转向轨道的基本原理;同时,讨论了平面型双月旁转向轨道的动力学特性和建模方法,并给出了其两类应用背景,与此相似,归纳了Backflip型双月旁转向轨道的原理和求解方法。对双月旁转向轨道开展的研究和分析工作能够为我国未来开展的行星际探测任务提供新的思路和参考。 相似文献
269.
共线平动点附近的运动仅仅是条件稳定的,探测器的轨道需要经过控制才能维持在其附近.以地-月系11点和12点附近大振幅晕轨道的控制为例,探讨了太阳帆在定点这类探测器中的应用.首先,考虑了月球轨道的偏心率和太阳辐射的影响,给出了太阳帆对日定向的探测器轨道的低阶分析解,并在此基础上构造了在太阳系真实引力模型下一段时间内维持在共线平动点附近的拟周期轨道.然后,给出了两种利用太阳帆的控制方案,一是固定面质比而改变太阳帆法线的方向,另一是固定太阳帆对日定向而改变面质比,并对两种方案分别作了数值模拟.最后,文章探讨了测控误差及地、月影对轨道控制的影响. 相似文献
270.
基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文) 总被引:1,自引:1,他引:1
针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。 相似文献