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期刊信息/Journal information
系统仿真学报
系统仿真学报

李伯虎 赵沁平

月刊

1004-731X

simu-xb@vip.sina.com

010-88527147

100039

北京市海淀区永定路50号院

系统仿真学报/Journal Journal of System SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《系统仿真学报》是中国系统仿真学会会刊，是中国系统仿真技术领域具有权威性及代表性的学术刊物。其宗旨是报道我国仿真技术领域具有国际、国内领先水平的科研成果, 刊登创新性学术见解的研究论文。《系统仿真学报》由中国系统仿真学会及中国航天科工集团706所联合主办，以中文编辑形式出版，同时附有英文摘要，供国外学者和检索系统引用。本刊始创于1989年，月刊，每期300页左右。《系统仿真学报》的国内影响力逐年提高，据2005年版《中国科技期刊引证报告》统计，《系统仿真学报》的总被引频次为867，在1608种科技期刊中列第188位，在信息科学与系统科学类中列第2位。据《中国学术期刊综合引证年度报告（2005）》统计结果，《系统仿真学报》被列入“科技与生产/技术/自动化”类中的高均值计量指标期刊，总被引频次为1123，影响因子为0.538，Web下载率52.4%，居同类期刊之首。我学报的国际影响力也越来越高，《英国科技文摘SA/INSPEC》连续多年全部收录我学报。2005年《美国工程索引EI数据库》收录我学报814篇论文，收录率为99%。我学报4次获得到中国科协及国家自然基金委的择优性资助。
正式出版
收录年代

    5G室内分布系统规划建模及优化算法

    曾少达刘海林
    659-672页
    查看更多>>摘要：由于5G移动通信技术中的多数新业务包括时代智慧家庭、智能工厂、虚拟现实等等都发生在室内场景,因此如何快速规划建设成本低且功率损耗少的5G网络室内分布系统,对电信运营商来说具有重要的意义.建立了更贴近实际场景下的5G室内分布系统规划数学模型,该模型以最小化部署成本和天线间最大输出信号功率偏差为目标,以满足每个天线的期望输出信号功率为约束,是一个带约束的混合变量多目标优化问题.基于哈夫曼编码思想,提出了适合室分系统结构的编码策略,利用该编码策略在MOEA/D-CM2M算法框架下设计出求解该模型的有效算法,并且能够通过一次运行提供多个规划方案.计算机仿真表明建立的模型与提出的算法十分有效,比两个真实案例的原设计分别节省了8.90%和20.09%的成本.

    5G室内分布系统多目标优化天线功率部署成本

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    带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划

    闫星宇李大焱王妮娅张凯翔...
    673-685页
    查看更多>>摘要：轻载环境中,复杂障碍物区域将引起机器人之间局部冲突加剧,进而导致路径求解效率下降,针对该问题,提出轻载环境下带障碍物惩罚因子的多机器人路径规划方法.在基于冲突搜索(conflict-based search,CBS)算法框架的下层单机规划过程中,通过对即将拓展机器人位置的周围障碍物分布类型进行判断,赋予与之对应的障碍物惩罚因子;对路径规划过程中的惩罚因子进行累加,作为单机规划的启发值对路径进行选取;结合CBS算法框架的上层冲突消解策略进行多机器人的路径规划与冲突协调.测试结果表明,在10%障碍物分布的轻载环境中,所提算法的求解时间约为CBS算法的81.38%～83.67%,二叉约束树(constraint tree,CT)拓展量为CBS算法的60.14%～71.66%.在Gazebo中仿真表明,所提方法可减小通过复杂障碍物区域的次数.

    轻载环境多机器人路径规划惩罚因子基于冲突搜索算法约束树

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    飞行器乘波前体/Bump型面优化设计方法研究

    邱家林黄俊舒鹏王庆凤...
    686-699页
    查看更多>>摘要：飞行器前体和Bump型面是乘波体思想在飞行器部件设计中的两大经典案例,可有效提升飞行器总体气动性能,已经成为飞行器总体设计的核心技术.为寻求乘波前体和Bump型面的最优设计以提升飞行器设计效率,提出了一种可应用于乘波前体和Bump型面的优化设计方法.采用密切锥理论和圆锥绕流流场生成初始的乘波前体和Bump型面,并通过面元法快速预估气动性能;结合BP神经网络建立的代理模型和遗传算法NSGA-II对乘波前体和Bump型面快速优化;利用数据挖掘方法分析乘波前体和Bump型面的流动机理.优化后的乘波前体升阻比提升了25.6%,体积提升41.4%.Bump型面阻力系数减少10.9%,横向压力梯度增加12.1%.研究结果表明,提出的优化方法能够有效应用于乘波前体和Bump气动型面的设计优化,对飞行器整体气动性能的优化具有指导意义,在工程应用中具有重大潜力.

    乘波前体Bump型面NSGA-II高超声速优化研究

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    基于混合模型的异构无人机蜂群效能评估

    卢元杰龙珊珊赵航冯国旭...
    700-712页
    查看更多>>摘要：为实现无人机蜂群效能的快速评估,提出一种基于ADC(availability dependability capability)系统效能评估和BP神经网络预测的混合模型,以应对无人机蜂群配置和状态的多样性以及效能计算的复杂性.在分析蜂群效能构成要素的基础上,建立包含无人机通用平台能力,系统级能力,以及任务执行能力的能力指标体系.利用ADC法生成蜂群作战效能样本集合,运用BP神经网络构建关于无人机参数和能力指标的综合作战效能评估模型.利用该评估模型实现异构无人机蜂群实例的综合作战效能评估.结果表明:该模型评估误差可达5%以下,基于样本的评估时间可达3 h以内,验证了该模型在异构无人机蜂群效能评估中的有效性及高效性.同时,通过分析数量、配置对无人机蜂群综合效能的影响,获得了异构无人机蜂群配置的可行建议.

    异构无人机蜂群系统效能评估ADC-BP神经网络混合模型

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    基于深度神经网络的永磁直线电机仿真与优化

    阎世梁王银玲路丹丹潘小琴...
    713-725页
    查看更多>>摘要：针对永磁直线同步电机(permanent magnet linear synchronous machine,PMLSM)有限元仿真模型的计算时间长,不能直观地显示结构参数与输出推力的关系,无法指导电机结构参数优化等问题,提出基于子域解析法和深度神经网络算法的PMLSM改进仿真模型,根据麦克斯韦方程组计算得到电机的磁通密度、空载反电势等性能数据,结合深度神经网络算法拟合出电机结构参数与输出推力的非线性关系.基于此模型,使用自适应遗传算法对PMLSM的推力密度进行优化,并与有限元仿真结果对比.结果表明:PMLSM改进仿真模型的计算速度是有限元模型的87.1倍,推力计算结果与有限元结果的平均误差为2.87%,优化后的电机推力密度提高了5.7%.

    永磁直线同步电机子域解析法深度神经网络自适应遗传算法推力优化

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    多移动机器人混合避障算法的编队策略

    刘福琳李庆鑫
    726-734页
    查看更多>>摘要：针对多移动机器人系统在未知静态障碍物环境下的编队避障问题,提出了一种多移动机器人混合避障算法的编队策略,使多移动机器人系统在整个运行过程中保证系统内不发生碰撞,并且在未知静态障碍物环境中能最大程度地保持队形进行有效避障,以及能够在较短时间到达指定目标点.该编队策略基于领航跟随法和人工势场法,将系统内机器人划分为领航机器人及跟随机器人,并根据各自角色任务的差异,对其采用了不同改进方法的人工势场法进行避障,形成一种混合避障算法,其中针对领航机器人提出了LAPF(leader artificial potential field)避障算法,该算法改进了传统人工势场法的斥力函数,解决了传统人工势场法极易陷入局部极值困境的问题,并有效缩短了避障过程所用时间.为保证整个系统运行过程及避障行为之后能够恢复队形保持系统稳定性,该编队策略利用一致性模型控制机器人的速度,使领航机器人与跟随机器人的状态趋于一致,进而保持队形.仿真结果验证了LAPF算法及该多移动机器人混合避障算法编队策略的有效性.

    多移动机器人一致性编队领航跟随法人工势场法避障

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    作战仿真混合实验方案设计研究

    刘飞赖鹏陆营波汪敏...
    735-742页
    查看更多>>摘要：作战仿真实验方案设计指的是基于基准的作战想定,利用各种实验设计方法对实验因子的取值进行抽样,形成一组实验方案,供后续仿真使用.作战仿真的复杂性包括实验因子数目众多,因子类型多样,既有连续数值类型,又有离散数值类型,这对高效的混合实验设计方法提出了迫切的需求.针对这些需求,对作战仿真混合实验方案设计技术展开了研究.对实验设计方法做了简单的分类和综述,给出了3种混合实验方案设计方法的流程及其优缺点分析;介绍了一个面向作战仿真的实验设计系统,包括软件架构设计、功能组成及实验设计流程;以一个作战想定为例,演示和分析了3种混合实验方案设计方法的具体应用.上述方法和工具将有效指导复杂作战仿真中具有离散和混合类型因子的实验设计问题,并在多个仿真项目得到了应用和验证.

    作战仿真想定实验方案设计混合实验设计实验设计系统

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    多约束下矩形件排样问题的混合求解算法研究

    刘野吉卫喜苏璇赵宏轩...
    743-755页
    查看更多>>摘要：针对板材和玻璃下料过程中存在的矩形件排样问题,提出了一种基于分割匹配算法与改进蚁群算法的混合算法进行求解.建立了以最大化均方利用率和剩余加工时间为目标的排样优化模型;利用蚁群算法作为排样顺序算法确定部分零件的排样顺序以满足零件的加工时间限制,为了提高蚁群算法搜索效率,提出了自适应信息素更新策略,引入基于遗传变异和2-opt变异的混合变异策略来增强局部搜索能力.针对于零件在毛坯上位置的排布问题,为提高毛坯的均方利用率同时又满足一刀切约束条件,提出分割匹配算法进行矩形件排布优化.将改后的算法与其他优化算法用国际标准测试案例和企业实际案例进行对比分析,验证了所提混合算法的有效性.

    矩形件排样蚁群算法一刀切多约束混合变异策略

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    模型与数据混合驱动的代理模型构建方法研究

    安靖司光亚曾妙婷
    756-769页
    查看更多>>摘要：以某作战样式下的立体投送行动为研究对象,针对模拟仿真推演计算因子过多、计算资源开销过大、普通解析模型计算精度不足等问题,提出了一种模型与数据混合驱动的代理模型构建方法,支撑作战行动的研究.基于军事理论构建了包含武器装备、作战力量等在内的含待优化系数的立体投送解析模型组,并依托自主研发的"代理模型可视化平台",实现前述解析模型组的复合和参数设置;通过模拟仿真系统实施推演,采集高可信度仿真数据;以高可信度仿真数据为样本,采用多目标遗传优化算法NSGA-II对解析模型中的待定关键系数进行优化,获得能够兼顾计算精度和计算速度的立体投送代理模型.经对比实验结果表明,构建的立体投送代理模型计算结果与高可信度仿真推演相比,战损最大相对误差不超过6.5%,而计算速度提升了150倍.

    立体投送仿真推演解析模型代理模型多目标优化算法可解释性

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    基于改进D3QN的煤炭码头卸车排产智能优化方法

    秦保新张羽霄吴思锐曹卫冲...
    770-781页
    查看更多>>摘要：采用智能化决策排产能够提高大型港口的运营效率,是人工智能技术在智慧港口场景落地的重要研究方向之一.针对煤炭码头卸车智能排产任务,将其抽象为马尔可夫序列决策问题.建立了该问题的深度强化学习模型,并针对该模型中动作空间维度高且可行动作稀疏的特点,提出一种改进的D3QN算法,实现了卸车排产调度决策的智能优化.仿真结果表明,对于同一组随机任务序列,优化后的排产策略相比随机策略实现了明显的效率提升.同时,将训练好的排产策略应用于随机生成的新任务序列,可实现5%～7%的排产效率提升,表明该优化方法具有较好的泛化能力.此外,随着决策模型复杂度的提升,传统启发式优化算法面临建模困难、求解效率低等突出问题.所提算法为该类问题的研究提供了一种新思路,有望实现深度强化学习智能决策在港口排产任务中的更广泛应用.

    码头卸车排产调度策略优化智能决策深度强化学习DuelingDoubleDQN算法

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