本文通过运用最优控制理论，结合遗传算法和约束规划技术，探索了无人机在对抗来袭武器时的烟幕干扰弹投放策略。在给定特定条件下，研究团队分析了单机固定参数、单机未知参数、单机多弹时序、多机单弹投放以及多机多弹的全局投放问题。通过建立相应的数学模型，运用运动学分析、模糊网格搜索、局部搜索优化方法、自由末端的极小值原理以及遗传算法，得到了一系列优化的解决方案。 在问题一中，研究人员首先计算了在已知条件下，单架无人机使用一枚烟幕干扰弹对目标的有效遮蔽时长。而在问题二中，则对单机的烟幕干扰弹投放策略进行了优化，实现了更长的有效遮蔽时间。问题三进一步分析了单机在投放多枚烟幕干扰弹时的时序优化问题，以达到对目标的最大遮蔽效果。 问题四将研究视角扩展到多架无人机，每架无人机投放一枚烟幕干扰弹来干扰同一个目标，需要找到最优的投放策略。而问题五则提出了一个更复杂的全局优化问题，即五架无人机最多投放三枚干扰弹以干扰三个不同的目标，这要求制定一个全局最优投放策略。 在解决问题的过程中，研究人员采用了运动学建模、遗传算法和约束规划相结合的方法，成功解决了多变量问题下的烟幕干扰弹协同投放问题。研究结果不仅为工程应用提供了理论参考，而且所采用的方法也具有通用性，能够适用于更多无人机的应用场景。此外，研究中还构建了基于物理直觉的参数范围约束，并参考了最优控制问题的解决方案，最终得到了总遮蔽时长达17.8秒的全局最优投放策略。 通过此研究，可以看出无人机烟幕干扰弹投放策略的优化对于提高干扰效果具有重要意义。研究团队的工作为实际操作中如何有效投放烟幕干扰弹提供了有价值的参考。最终的研究成果表明，通过合理的模型构建和计算方法，能够显著提升烟幕干扰弹的作用时间，从而在军事上达到更佳的干扰效果。 关键词包括最优控制问题、遗传算法、约束规划和无人机协同等。这些关键词体现了文章研究的核心问题和方法论。研究中提到的无人机、烟幕干扰弹以及相关飞行参数，如飞行速度和投放时间，都是实现最优投放策略的关键因素。而模型和算法的应用，则是将这些因素转化为有效的解决方案的工具。最终，这项研究证明了基于理论模型和计算机技术解决复杂实际问题的可行性和有效性。

要： 针对问题（一）采用了层次分析方法来构建合理的评价指标体系进而建立数学模型，求解到一致性比率小于0.1则一致性检验通过，得到的权向量就可以作为最终决策的依据。 针对问题（二）为使病床的使用效率尽可能高，在确定病人优先级的情况下结合FCFS规则，建立优化分配模型，对有限的病床进行具体合理的分配，再根据分配的结果利用所建立的评价指标体系对其进行评价，从而确定该模型的可行性。 针对问题（三），根据已知附录中的数据，运用Excel进行处理，分析得出平均每天的空床数，并根据该病人住院的先后顺序及等待住院的病人数量，从而建立模型，将病人的大致入住时间告知病人。 针对问题（四）根据住院部不安排周六、日做手术这一情况，对问题二中的模型做出相应的调整，使其满足现有条件，从而构建新的优化方案。 针对问题（五）是根据平均逗留时间最短建立的比例分配模型，最终得出明确的、有说服力的结论即医院眼科仅有的79张病床按33%、16%、16%、13%、22%比例分别分配给白内障单眼、双眼、青光眼、视网膜、外伤病人的病床数为26张、13张、13张、10张、17张。 此论文获黑龙江赛区一等奖

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人类社会进入20世纪以来，在科学技术和生产力飞速发展同时，世界人口也以空前的规模增长。中国是一个人口大国，人口问题始终是制约中国发展的关键因素之一。对中国人口做出分析和预测是一个重要问题。本文采用了两种的模型分别对中国人口增长的中短期和长期趋势做出预测。 针对模型一：由于本文研究的是预测人口的发展问题。且在预测人口发展的模型中，阻滞增长模型是预测比较准确的模型。于是，我们优先考虑使用阻滞增长模型。但是由于题目所给的样本小，信息少。致使我们在使用该模型时，预测值和真实值出现了误差。 针对模型二：在模型一中， 我们发现本文正是由于样本小，信息少的因素使得阻滞增长模型在本文中并不适用，因此，我们必须找其它的模型。于是灰色预测模型就成为了我们的较好的选择。