基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.     

基于遗传算法的无人机航迹规划

研究了基于遗传算法的无人机全局路径规划算法,建立了综合评价航程总长度、威胁概率和平均地形高度的多目标优化函数,并针对此优化函数设计了基于相对距离转角的遗传算法编码方案,进化计算结果稳定,达到了利用三维地形规避威胁的目的.进而研究了基于路径规划点生成光滑航迹的鲁棒性算法,利用MATLAB和VRML接口实现了无人机全局航迹...     

基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划

针对巡航导弹三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航迹规划方法.将生存概率的优化目标函数由乘积最大化形式转化为和最小化形式,并与航迹段长度的优化目标函数形式一致,提出了允许后续航迹点的概念,将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形且搜索空间减小,从而提高三维空间航迹规划的效率.仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出具有较大生存概率且可接受航程的航迹.     

基于改进粒子群算法的对地攻击最优航迹规划

提出了一种基于粒子群算法的战斗机空地攻击航迹规划模型,针对传统算法收敛精度低的问题,基于算法参数和迭代公式做了改进.通过构造战斗机作战攻击中面对敌防空火力、地形等威胁要素和战斗机技战术性能等各种约束条件,设计了一种适用于战斗机航迹性能评价函数作为粒子群的适应度函数,用VC++.NET进行算法仿真并将最优航迹在MATLAB中显示.仿真结果表明:改进后的粒子群算法规划出的最优航迹能较好地实现威胁规避,较传统算法收敛精度高,运算速度快,满足了战斗机机动性能约束和航程较短要求,且规划的效率和精度较高.     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

固定航路飞行条件下的无冲突航迹规划

随着民航运输业的发展,高速增长的交通量与有限的空域资源之间的矛盾日趋严重,空域拥堵、航班延误现象频发,严重影响航班运行的安全性与效率.为实现在固定航路飞行条件下空中交通安全、高效与公平的运行,在无冲突的前提下以最小化飞行成本和最大化公平性为目标函数,建立战略阶段的多目标航迹规划模型.为了加快问题求解效率,采用基于固定航路的冲突探测方法,并提出一种结合模拟退火和局部搜索算法的混合元启发式算法求解该大规模多目标优化问题.利用实际飞行计划和空域数据验证所提算法的有效性.结果表明,与传统的模拟退火算法相比,混合元启发式算法能够有效解决多目标的无冲突航迹规模问题.     

一类特殊DC规划的最优性条件和最优化方法

研究一类特殊DC规划(即目标函数为DC函数,约束为线性约束和箱子约束),给出这类DC规划的一个全局必要性条件,并且根据这个全局必要性条件,结合DCA算法设计了新的局部优化算法,即强局部算法.再利用辅助函数,即填充函数法,给出了一个全局优化方法.最后,通过求解数值算例以及对数值结果的分析,说明新的局部优化算法和全局优化方法的有效性.     

符号几何规划的全局优化算法

利用指数变换及对目标函数和约束函数的线性下界估计,提出一个求符号几何规划(SGP)问题全局解的确定型全局优化算法,并证明了算法的收敛性.数值实验表明提出的方法是可行和有效的.     

基于AHPSO算法的无人艇多目标路径规划

为达到在实际水流环境中减小无人艇的能耗和保证无人艇安全等目标,提出一种自适应混合粒子群(AHPSO)算法用于无人艇的全局路径规划.首先,根据实际水流中无人艇路径能耗等因素,提出路径规划的目标,建立多目标优化方程;其次,分析适用于全局路径规划的粒子群算法,将全局与局部粒子群算法结合,生成混合粒子群算法;最后,针对标准粒子群算法早熟收敛等问题,采用自适应原理来改变惯性权重和加速系数,有效提高算法的寻优速度和精度.仿真结果显示:所提出的算法比单独采用全局或局部标准粒子群算法有更好的寻优性能,可实现多目标优化,更适用于实际水流环境中的无人艇路径规划.     

基于增强拓扑神经演化强化学习的水面无人艇局部路径规划

针对水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)在复杂环境下的局部路径规划问题,对USV路径规划问题进行了数学建模,提出了基于增强拓扑神经演化(neuroevolution of augmenting topologies, NEAT)算法的局部路径规划方法;设计了神经网络初始结构和演化参数,对初始神经网络结构进行演化实现避障及到达指定目标的路径规划任务;通过设计适应度函数,实现路径点数目的优化。仿真结果表明:利用NEAT算法演化神经网络的方法能够使USV在复杂的环境中准确避开障碍物并到达目标点,且在路径点数目和鲁棒性方面优于传统的模糊逻辑算法与人工势场算法。