基于MDLS与GA的作战任务资源分配算法研究
| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·一体化联合作战任务计划概述 | 第10-12页 |
| ·一体化联合作战的概念 | 第10-11页 |
| ·一体化联合作战任务计划的特点 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·任务计划资源分配算法研究的必要性 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容和组织 | 第15-16页 |
| 第二章 传统的作战任务资源分配算法 | 第16-30页 |
| ·基于MDLS的资源分配算法 | 第16-21页 |
| ·问题的数学描述 | 第16-19页 |
| ·MDLS算法简介 | 第19-20页 |
| ·MDLS算法流程 | 第20-21页 |
| ·基于平台聚类的协作设计 | 第21页 |
| ·小结 | 第21页 |
| ·基于分群技术与嵌套式遗传算法的资源分配算法 | 第21-30页 |
| ·分群技术 | 第22-24页 |
| ·数学描述 | 第24-27页 |
| ·嵌套式遗传算法的实现 | 第27-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第三章 改进的作战任务资源分配算法 | 第30-42页 |
| ·改进算法的框架与理论依据 | 第30-32页 |
| ·传统算法的缺陷 | 第30页 |
| ·改进算法的框架 | 第30-32页 |
| ·改进算法的理论依据 | 第32页 |
| ·外层遗传算法的实现 | 第32-36页 |
| ·遗传算法的工作原理 | 第32-33页 |
| ·外层遗传算法的具体实现 | 第33-36页 |
| ·内层MDLS算法的实现 | 第36-41页 |
| ·确定任务优先权 | 第36-38页 |
| ·平台组选择 | 第38-39页 |
| ·MDLS算法的实现 | 第39-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实例计算与分析 | 第42-55页 |
| ·案例描述 | 第42-45页 |
| ·算法的实现流程 | 第45-47页 |
| ·计算实验结果 | 第47-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-56页 |
| ·总结 | 第55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录A 作者攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
