现有分配机制难以对临空高超声速飞行器进行高效、稳定、实时的探测跟踪任务分配,基于此问题构建了兼有集中式全局统筹和分布式动态反馈特点的混合式任务分配体系框架;建立了基于效能、时间、任务完成率和负载率的多传感器任务分配模型...现有分配机制难以对临空高超声速飞行器进行高效、稳定、实时的探测跟踪任务分配,基于此问题构建了兼有集中式全局统筹和分布式动态反馈特点的混合式任务分配体系框架;建立了基于效能、时间、任务完成率和负载率的多传感器任务分配模型;借鉴合同网的协商签约机制,提出了具有双重定向调整机制的合同量子遗传算法(Contract Net Quantum Genetic Algorithm,CNQGA)。通过仿真验证了模型的合理性、算法的高效稳定性。对未来临空高超声速飞行器探测跟踪体系的构建具有一定的技术指导作用。展开更多
如何在不确定的复杂环境下优化分配有限的传感器资源是传感器管理系统中的一个关键问题.在用区间数来描述这种不确定性研究思路的基础上,提出了一种新的区间数型多因素指派模型的求解方法.首先,给出了拓展的区间数型多因素指派模型.然后...如何在不确定的复杂环境下优化分配有限的传感器资源是传感器管理系统中的一个关键问题.在用区间数来描述这种不确定性研究思路的基础上,提出了一种新的区间数型多因素指派模型的求解方法.首先,给出了拓展的区间数型多因素指派模型.然后,采用不确定有序加权平均(Uncertain ordered weighted average,UOWA)算子集结规范化后的区间数型效率矩阵,通过逼近理想解的排序法(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)确定综合效率矩阵.进一步将其转化为标准型指派问题,最后通过匈牙利法得到最优解.通过算例说明了该方法解决多传感器优化分配问题的有效性.展开更多
文摘现有分配机制难以对临空高超声速飞行器进行高效、稳定、实时的探测跟踪任务分配,基于此问题构建了兼有集中式全局统筹和分布式动态反馈特点的混合式任务分配体系框架;建立了基于效能、时间、任务完成率和负载率的多传感器任务分配模型;借鉴合同网的协商签约机制,提出了具有双重定向调整机制的合同量子遗传算法(Contract Net Quantum Genetic Algorithm,CNQGA)。通过仿真验证了模型的合理性、算法的高效稳定性。对未来临空高超声速飞行器探测跟踪体系的构建具有一定的技术指导作用。
文摘如何在不确定的复杂环境下优化分配有限的传感器资源是传感器管理系统中的一个关键问题.在用区间数来描述这种不确定性研究思路的基础上,提出了一种新的区间数型多因素指派模型的求解方法.首先,给出了拓展的区间数型多因素指派模型.然后,采用不确定有序加权平均(Uncertain ordered weighted average,UOWA)算子集结规范化后的区间数型效率矩阵,通过逼近理想解的排序法(Technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)确定综合效率矩阵.进一步将其转化为标准型指派问题,最后通过匈牙利法得到最优解.通过算例说明了该方法解决多传感器优化分配问题的有效性.
