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第1章 绪论 1

1.1引言 1

1.2仿真支撑环境技术 2

1.3虚拟样机技术 8

1.4人工智能技术的发展及应用 11

1.4.1智能优化算法 11

1.4.2人工神经元网络 14

1.4.3多Agent系统 15

1.4.4知识工程 16

1.5复杂系统评估技术 18

1.5.1多属性群体决策 19

1.5.2效能评估 21

1.5.3风险评估 23

1.5.4 VV&A与可信度评估 24

1.6本书组织结构 26

参考文献 26

第2章 面向设计与评估的协同支撑环境 36

2.1引言 36

2.2协同支撑环境体系结构 36

2.3协同管理服务 40

2.4综合集成服务 42

2.4.1研讨管理服务 43

2.4.2总体设计服务 46

2.4.3专家系统服务 49

2.4.4决策支持服务 52

2.5协同建模服务 57

2.6协同仿真服务 61

2.7协同PDM服务 65

参考文献 67

第3章 协同建模环境与资源共享 69

3.1引言 69

3.2面向服务的协同建模与资源共享 71

3.2.1并行计算/批作业处理服务 72

3.2.2仿真模型服务 74

3.2.3仿真模型库管理服务 79

3.2.4仿真数据服务 83

3.2.5二维态势显示服务 87

3.2.6三维可视化服务 89

3.3基于普适计算的协同建模与资源共享 92

3.3.1普适仿真体系结构 93

3.3.2基于本体的上下文感知 96

3.3.3基于手持设备的门户开发 101

3.3.4应用实例 102

参考文献 104

第4章 仿真系统互联与互操作 106

4.1引言 106

4.2基于Web的仿真系统运行控制与信息发布 106

4.2.1系统结构设计与功能 106

4.2.2关键技术研究与实现 107

4.2.3应用研究实例 110

4.3基于Web的仿真系统互联 113

4.3.1系统互联结构设计与功能 113

4.3.2关键技术研究与实现 114

4.3.3应用研究实例 115

4.4基于Web的联邦模型共享与动态运行 121

4.4.1工具集设计 121

4.4.2基于Web的RTI实现 122

4.5 HLA Evolved的发展及应用 124

参考文献 127

第5章 并行/智能算法研究及优化设计 129

5.1引言 129

5.2多核并行处理在景象匹配仿真中的应用 130

5.2.1景象匹配算法并行化 130

5.2.2仿真运行实例及结果分析 134

5.3多核并行智能优化算法 136

5.3.1多核并行蚁群算法设计与实现 137

5.3.2多核并行模拟退火算法设计与实现 138

5.3.3在TSP问题中的应用 140

5.4一种定性定量结合的混合智能优化算法研究及应用 144

5.4.1算法设计与实现 147

5.4.2算法性能测试 149

5.4.3算法应用——某飞行器外形设计实例 150

5.5一种改进的文化遗传算法研究及应用 152

5.5.1算法设计与实现 155

5.5.2算法性能测试 157

5.5.3算法应用——超视距多机协同目标分配应用实例 159

5.6一种改进的量子遗传算法研究及应用 164

5.6.1算法设计与实现 165

5.6.2算法应用——工程设计优化应用实例 168

5.7一种改进的群智能优化算法研究 174

5.7.1算法设计与实现 174

5.7.2算法性能测试 177

参考文献 181

第6章 智能系统建模仿真平台 184

6.1引言 184

6.2智能系统建模仿真平台结构 185

6.3典型智能模型的开发与集成 186

6.3.1智能模型的集成开发 186

6.3.2基于多核并行平台的优化算法实现 193

6.3.3智能模型的集成调用 194

6.4智能系统建模仿真集成开发环境技术 195

6.4.1智能系统建模仿真语言设计 195

6.4.2翻译与编译技术 197

6.4.3仿真引擎 199

6.4.4集成界面开发 201

6.5应用研究实例 202

6.5.1基于知识模型的目标选择建模 202

6.5.2基于BP神经网络的目标优先级评估 203

6.5.3基于智能优化算法的协同攻击方案分配 204

6.5.4仿真结果分析 205

参考文献 206

第7章 基于CFD的优化设计 208

7.1引言 208

7.2基于CFD的优化设计支撑平台体系结构及优化流程 209

7.3面向CFD设计的单目标优化算法实现 212

7.3.1一种改进差分并行算法的设计与实现 213

7.3.2测试与对比 217

7.4面向CFD设计的多目标优化算法实现 219

7.5基于CFD的优化设计实例 221

7.5.1单目标优化实例 221

7.5.2多目标优化实例 223

参考文献 227

第8章 基于多属性群体决策的方案评估 229

8.1引言 229

8.2典型多属性群体决策方法 229

8.2.1层次分析法 229

8.2.2模糊层次分析法 230

8.2.3理想点法 232

8.3专家个体次序一致性问题 232

8.3.1循环链理论 233

8.3.2次序一致性自动检查和推荐调整方法 233

8.3.3算例 235

8.4基于共识度达成的群体决策流程及智能调整 235

8.4.1多属性群体决策共识度数学模型 236

8.4.2基于共识度达成的群体决策流程设计与实现 237

8.4.3算例 242

8.5基于多属性群体决策的飞行器方案评价系统 245

8.5.1评价系统总体结构 246

8.5.2评价环境的构建与实现 248

8.5.3风险评估实例 249

参考文献 252

第9章 基于多Agent系统的风险评估 253

9.1引言 253

9.2基于多Agent系统的复杂产品过程建模 254

9.2.1复杂产品设计过程建模 254

9.2.2 Agent物质交互模型 256

9.3基于物质流的风险评估方法 257

9.3.1个体Agent设计 257

9.3.2风险作用机制 259

9.3.3仿真运行方法 263

9.4基于Repast平台的多Agent模型构建 264

9.5基于多Agent模型的风险评估算例 266

参考文献 274

第10章 基于仿真的系统效能评估支撑平台 276

10.1引言 276

10.2效能评估平台体系结构及评估流程 277

10.3效能评估平台集成管理技术 280

10.3.1评估数据管理 280

10.3.2评估模型管理 283

10.3.3评估过程管理 284

10.4应用实例——C4KISR测试与评估系统 287

10.4.1测试评估指标体系的建立及评估算法 287

10.4.2在线/离线测试评估 291

参考文献 293

第11章 VV&A与可信度评估支撑平台 294

11.1引言 294

11.2复杂仿真系统VV&A与可信度评估支撑平台体系结构 295

11.3 VV&A与可信度评估任务流程管理 299

11.4 VV&A与可信度评估方法的开发与集成 301

11.4.1数据预处理 302

11.4.2数据分析 305

11.4.3 VV&A与可信度评估方法的集成应用 312

参考文献 315