针对复杂装备体系(Complex Equipment System-of-systems,CES)优化设计中指标变量多、仿真依赖性强、易陷入局部最优的问题,提出一种基于正向解析式和多目标博弈理论(Multi-Objective Game Theory,MOGT)优化算法的CES优化设计方法。为提...针对复杂装备体系(Complex Equipment System-of-systems,CES)优化设计中指标变量多、仿真依赖性强、易陷入局部最优的问题,提出一种基于正向解析式和多目标博弈理论(Multi-Objective Game Theory,MOGT)优化算法的CES优化设计方法。为提升CES优化设计的可解释性,构建任务级—能力级—装备级的评估指标体系;在此基础上,基于装备机理和效用函数表征装备评估指标与作战能力之间的正向映射关系,并利用相邻优属度熵权法计算各指标权重;通过正向解析式与约束条件建立多目标优化模型,并采用MOGT优化算法获得最佳优化结果。以某作战推演平台中防空攻防想定为例,开展算例评估与验证分析。研究结果表明,该方法能够实现CES中最优设计方案的求解,可显著提高设计效率和降低设计成本,为下一代装备发展论证、设计评估和作战试验提供了基础性工作。展开更多
为了促使Ad-hoc网络中的"自私"节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法(Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization,NGPSO)在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价...为了促使Ad-hoc网络中的"自私"节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法(Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization,NGPSO)在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。展开更多
文摘针对复杂装备体系(Complex Equipment System-of-systems,CES)优化设计中指标变量多、仿真依赖性强、易陷入局部最优的问题,提出一种基于正向解析式和多目标博弈理论(Multi-Objective Game Theory,MOGT)优化算法的CES优化设计方法。为提升CES优化设计的可解释性,构建任务级—能力级—装备级的评估指标体系;在此基础上,基于装备机理和效用函数表征装备评估指标与作战能力之间的正向映射关系,并利用相邻优属度熵权法计算各指标权重;通过正向解析式与约束条件建立多目标优化模型,并采用MOGT优化算法获得最佳优化结果。以某作战推演平台中防空攻防想定为例,开展算例评估与验证分析。研究结果表明,该方法能够实现CES中最优设计方案的求解,可显著提高设计效率和降低设计成本,为下一代装备发展论证、设计评估和作战试验提供了基础性工作。
文摘为了促使Ad-hoc网络中的"自私"节点进行合作,提出了一种基于博弈论和粒子群优化的协作算法(Nash Bargaining of game theory and particle swarm optimization,NGPSO)在算法的第一阶段,源节点通过对中继节点转发的数据进行价格补偿,从而达到使中继节点参与合作的目的。将源节点的最优出价归结为纳什谈判问题,得到具有帕累托最优的激励价格,保证源节点和中继节点在合作中同时获得最佳收益;在算法的第二阶段,中继节点在获得源节点的最优出价后,通过粒子群优化算法得到最优的转发功率,使其合作收益增益最大。仿真表明,和随机价格激励相比,所提出的NGPSO算法能使源节点和中继节点达到最优收益;和中继节点固定功率转发相比,所提出的NGPSO算法,能显著提高源节点的能量效率和中继节点的收益,同时在适当设置中继节点转发功率的搜索空间时,可以保证总的能量效率。
