简介:存在监控冲突的天基中段预警传感器调度优化是一个动态、高维、复杂多约束的非线性优化问题,其解空间的高维度与状态复杂性直接制约了智能优化算法的运用。本文以任务分解与任务复合优先权计算为基础,通过二级分离机制将解空间维度与状态复杂性降低至适于连续蚁群(continuousant-colonyoptimization,CACO)处理的全局优化形态,构建出相应的优化子路径集.在此基础上,针对监控冲突导致的状态变化特性,从局部搜索递进与募集的角度提出适于传感器调度优化的MG-DCACO(doubledirectioncontinuousant-colonyoptimizationbasedmassrecruitmentandgrouprecruitment)算法,成功将智能优化算法应用于基于低轨星座的天基中段预警中.最后对算法的收敛性进行论证,并通过与已有规则调度算法的对比得出MG-DCACO算法可获得优于规则调度算法的全局最优解。
简介:群体性突发事件成为影响我国社会稳定和实现现代化平稳过渡的重要因素。假设弱势群体的效用函数考虑到公平因素的私人信息;不同时期各社会群体的经济收入是动态变化的;经济地位的差异决定了不同社会阶层的划分;冲突中"有限理性"的社会群体采取前向归纳法形成适应性预期,在此基础上构造了多阶段动态博弈模型,得出了弱势群体采取无条件抗争策略、积极妥协策略和积极抗争策略的约束条件,以及群体性突发事件的两种发生机理。除了弱势社会群体对社会分配体制造成的经济收入差距的敏感程度,社会体制(博弈结构)决定的各社会群体采取不同策略的预期收益以外,弱势群体的收益增长情况是影响群体性突发事件产生根源的另一个重要因素。
简介:运用可靠方法评估项目的最优临界值和最大机会价值是光伏发电投资决策面临的关键问题。本研究选取了与某光伏企业发电投资项目价值“孪生”的一只股票的836个日收盘价格(从2012年1月4日至2015年6月24日)建立波动率预测模型,并在此基础上修正了该项目投资决策的动态规划法。然后给出了该投资的最优临界值、最大机会价值以及不同波动率下的这两个值的变化趋势。研究表明:该“孪生”股票价格的条件异方差使得最优临界值和最大机会价值对波动率的敏感程度不同——当波动率增大时,上述两个值虽然都增加,但增加的程度不同;当波动率增大到一定程度时,这两个值增加的程度都明显提高。因此,将波动率纳入光伏发电投资决策分析中有助于提高决策质量,减少企业损失。