基于邻接表的分水岭变换快速区域合并算法

针对图像分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种快速区域合并算法.该算法先对梯度图像进行Lee滤波以降低分水岭变换的过分割程度,在传统分水岭变换初步分割的基础上,利用区域邻接图(RAG, Region Adjacency Graph)的邻接表数据结构描述过分割区域之间的关系,采用分级阈值合并的方式完成区域合并,以降低合并计算的复杂度.合并过程中,将基于区域相对边界强度和边界长度的相似度度量准则与传统的区域灰度均值差异度准则相结合,构成新的区域可合并度综合评价函数,以保证区域合并准确可靠.实验结果表明,与传统的分水岭变换区域合并算法相比,该算法有效地提高了区域合并的准确性,并大幅提升了运算速度.      

导弹测试设备配备方法研究

考虑部队担负作战任务的特殊性,依据导弹测试设备的使用特点,提出了利用作业时限法配备导弹测试设备的新思路,并给出了部队导弹测试设备配备的详细分析计算过程。     

民用飞机计划维修工作决策支持方法研究

根据中国民航咨询通告的要求,以MSG-3REV2003.1思想为依据,采用逻辑向量的数学方法对预定维修工作的决策方法进行研究,进一步为决策过程提供参考,开发了类似机型数据库,实现对确定维修工作的参考和验证,不仅保证了维修工作确定的便捷,而且保证了维修工作的有效性和适用性,对于开发研究的新型飞机的维修大纲制订具有重要的现实意义和指导意义。     

一种基于通用失效率的航天设备可靠性评估算法

针对高可靠、长寿命的航天电子设备的可靠性评估问题,从Bayes定理出发,进行了理论推导,提出了一种等效任务数折合算法.在此基础上,建立了一种基于电子元器件通用失效率的电子设备可靠性评估算法模型,并对一具体航天电子设备进行了可靠性评估.      

边缘网络下多无人机协同计算和资源分配联合优化策略

针对边缘网络环境下多人机之间存在计算负载不均，造成卸载任务失败的问题，提出了一种多无人机间协作的智能任务卸载方案。通过联合考虑多无人机任务分配、计算资源分配和无人机飞行轨迹，引入公平性指数建立了无人机公平负载最大化和能量消耗最小化问题。基于多智能体深度强化学习框架，提出了融合轨迹规划和任务卸载的分布式算法。仿真结果表明，所提出的多无人机协作方案可以显著提高任务完成率和负载公平度，并且有效适用于大规模用户设备场景。     

基于改进狼群算法的多无人机协同多目标分配CSCD

针对现代空战多无人机协同多目标任务分配问题,结合标准狼群算法,提出了一种改进狼群算法的多目标任务分配方法。根据狼群的不同分工以及搜索属性,建立了基于自主游走机制的头狼产生规则、基于多策略知识库的探狼游走机制和基于自适应步长的猛狼奔袭及围攻方式,从而对传统狼群算法的随机性进行智能化约束与控制,以解决多无人机协同多目标任务分配问题。数值仿真结果表明,该方法能够快速有效获得任务分配方案,避免陷入局部最优。     

星载异构计算环境下的能耗优化任务调度

针对航空航天探测等要求高可靠性、强实时性、低功耗的尖端领域,基于新型的异构多核计算平台对全迁移策略的支持,提出了能耗优化的实时任务调度算法。算法主要分为2部分:负载分配和任务调度。负载分配确定每个任务在不同的处理器集群上工作量的分配比例,并对系统的能耗进行优化。任务调度在负载分配的基础上,采用时间片划分的思想对已分配的任务进行合理调度,保证每个任务都能满足系统约束条件。将此算法与现有的SA算法和Hetero-Split算法进行对比,实验结果显示:此算法比Hetero-Split算法在寻求可行性任务调度方案方面相当,但强于SA算法;在能耗比方面,此算法比Hetero-Split算法在系统总能耗方面有大幅度的降低,降低比率约为23%～24%。     

非死锁合同网协议驱动的多机分布式时序任务分配

针对多无人机协同任务分配的时序约束问题，提出了基于非死锁合同网协议(DF CNP)的分布式时序任务分配方法，从理论上避免任务死锁，提升分配结果最优性。定义了局部信息条件下时序任务死锁判据，通过检测时序任务图环路状态与顶点可达性，判定分配方案的全局死锁状态，保证分配结果的可行性。定制了最近邻-深度优先混合搜索算法，在合同网排序过程中优先选择最近邻任务，并结合死锁判据递归回溯，在分布式架构下并行生成满足死锁约束的任务排序方案，提升分配结果的最优性。仿真对比结果表明：相比于非死锁遗传算法(TB GA)，DF CNP在求解效率方面具有显著优势；与耦合约束一致性束算法(CBBA TCC)相比，DF CNP结果最优性明显提升。