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基于DBN威胁评估的MPC无人机三维动态路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
模型预测控制(model predictive control, MPC)路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)路径规划;动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network, DBN)能够有效推理战场态势,对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题,构建DBN威胁评估模型,将UAV在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示,与MPC路径规划算法相结合,得到基于DBN威胁评估的MPC UAV路径规划算法。通过多组仿真分析表明,在三维动态环境下,特别是威胁尾随无人机时,基于DBN威胁评估的MPC无人机路径规划算法可以得到有效的无人机路径。 相似文献
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为提升海军航空兵场站物资配送车辆调度效率,根据海军航空兵场站物资配送任务特点,建立了物资配送车辆调度优化模型,提出了混合遗传算法(hybrid genetic algorithm, HGA)对模型进行了求解。在HGA中引入了模拟退火(simulated annealing, SA)操作对经典遗传算法(genetic algorithm, GA)进行了改进:选择适合模型的编码方式和交叉算子;使用类似路径构造的方法构建初始种群;在遗传操作产生子种群之后,通过SA操作寻找子种群邻域中的潜在优秀个体,提升算法局部搜索能力。最后,通过与经典GA的对比实验,验证了所提算法的有效性和可靠性。 相似文献
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针对车辆限行下配送车辆数量和配送时间均具有不确定性这一难题,通过建立二阶段随机规划模型,实现物流配送车队中传统能源和新能源车辆比例和数量的合理配置,以保障后续生产配送的协同进行.以最小化日均车辆采购成本和后续生产配送期望成本为目标建立二阶段随机整数规划模型;为求解模型,提出改进的随机分支定界算法,并嵌入局部搜索以提高上界的估计效率;通过数据实验验证了模型和算法的有效性.此外,利用该模型和算法,探讨了不同车辆限行措施的执行类型和执行概率对企业车辆配置决策的影响.本文研究有利于解决车辆限行导致的城市物流配送难题,为保障我国城市物流相关企业日常运营提供决策方法. 相似文献
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易腐货物配送中时变车辆路径问题的优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以易腐货物配送中的时变车辆路径问题为研究对象.由于时变车辆路径问题中每条道路上的车辆行驶速度随时间变化,此类问题难以用传统的数学建模方法进行建模及实现优化求解.因此,提出应用计算机建模的方法建立此类时变车辆路径问题的仿真模型.在此基础上,设计并集成遗传算法于计算机仿真模型用于搜索问题的最优解,所提出的自适应性优化算法能够根据来自车辆驾驶员回传的实时数据动态调整后续的最优行驶路线.最后,在多智能体建模与仿真平台上实现了该算法,并以15个顾客的时变车辆路径问题为例验证了算法的有效性. 相似文献
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针对逆向物流车辆路径优化问题研究在产品回收定价调整和车辆路径优化调度结合方面存在的不足,以智能回收箱为研究对象,考虑多频次回收和车辆共享调度策略,提出基于产品回收定价的逆向物流车辆路径优化方案。首先,构建了智能回收箱回收量与回收定价的线性函数;然后,构建了包含共享车辆运输成本、维护成本、违反时间窗惩罚成本和环境外部性收益之和最小化的逆向物流回收运营成本模型,并建立了回收中心产品的最大化收益模型;其次,根据模型特点设计了考虑智能回收箱地理位置、回收频次和回收时间窗的时空聚类算法,进而提出一种改进的混合算法,该混合算法结合了遗传算法全局搜索能力强与粒子群算法收敛速度快的特点进行了算法间的优势互补,同时采用了精英保留策略,增强了混合算法的搜索性能,并通过与HGA算法、GA-TS算法和HACO算法进行比较分析,验证了模型和算法的有效性;最后,结合重庆市某智能回收物流网络的实际数据进行优化研究,分析了不同产品定价下的回收频次和车辆共享调度情况。结果表明,本文所提的模型和算法能够进行产品回收定价策略的有效选择、产品回收车辆的资源共享以及合理的车辆路径优化调度,并可在回收中心获得最大化收益的同时有效降低逆向物流的运输成本,进而为逆向物流企业进行产品回收定价和车辆回收路径优化调度提供方法支持和决策参考。 相似文献
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针对传统卡尔曼滤波器在模型失配和噪声时变情况下滤波精度下降甚至发散的问题,设计了一种新的多重渐消因子卡尔曼滤波算法。该算法通过一个基于渐消记忆指数加权的新息协方差估计器来计算新息协方差估计值,并依此引入多重渐消因子对预测误差协方差阵进行调整,使得各滤波通道具有不同的调节能力,克服了单渐消因子对多变量跟踪能力差的局限性,从而提高滤波算法的精度和鲁棒性。仿真和试验结果表明,新算法能有效抑制滤波器发散,其滤波精度和鲁棒性优于常规卡尔曼滤波与单渐消因子卡尔曼滤波,能够更好地满足工程应用的要求。 相似文献
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针对条件线性高斯状态空间模型,提出了高斯厄密特滤波-卡尔曼滤波(Gauss Hermite filter-Kalmanfilter,GHF-KF)滤波算法。算法将模型中的条件线性状态方程代入观测方程,并融合线性状态的过程噪声和观测噪声,由GHF获得非线性状态的估计;再将非线性状态的估计均值代入线性状态方程与观测方程,由KF获得线性状态的估计;获得的非线性状态估计方差还用于修正由KF估计的线性状态,以提高精度。将GHF-KF算法应用于目标跟踪的仿真结果表明,与现有Rao-Blackwellized粒子滤波器RBPF相比,新方法在保证估计精度的同时,明显提高了实时性,计算时间仅约为RBPF的5%。 相似文献
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针对现有自动-手动驾驶混合交通流元胞自动机模型未考虑智能网联车队队列行为,提出了考虑智能网联车队的混合交通流元胞自动机模型,研究混入智能网联汽车车队的混合交通流特征。对混合交通流中的跟驰行为进行了分析,基于跟驰行为的特征,分别构建人工驾驶跟驰模式、自适应巡航模式、协同自适应巡航车队模式的元胞自动机规则,基于数值仿真实验对不同智能网联车渗透率下的混合交通流特性及拥堵情况进行了分析。结果表明:智能网联汽车的应用可显著提高道路通行能力和车辆平均速度,进而有效地缓解交通拥堵。 相似文献
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针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体(multi-agent system, MAS)的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。 相似文献
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针对条件线性高斯状态空间模型,提出一种新的状态滤波方法,称为Rao-Blackwellized卷积滤波(Rao-Blackwellized convolution filtering, RBCF)算法,算法用卷积滤波器(convolution filter, CF)估计模型中的非线性状态,用卡尔曼滤波器 (Kalman filter, KF)估计线性状态;与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter, RBPF)相比,算法使用了基于核函数的CF,提高了在小噪声条件下的估计精度。RBCF滤波算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:在小噪声条件下,RBCF的估计精度明显高于RBPF,其对位置和速度估计的均方根误差比RBPF低一个数量级以上。而且随着噪声进一步的减小,这种优势将更加明显。 相似文献
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量子定位系统中精跟踪系统的跟踪精度是高精度定位的前提。针对卫星平台抖动以及工作环境噪声对量子定位系统跟踪精度的影响,建立了带有卫星平台振动信号模型以及有色噪声信号的精跟踪系统模型;设计了自适应强跟踪卡尔曼滤波器(adaptive strong tracking Kalman filter,ASTKF)算法,对状态扰动和输出噪声进行在线估计;并设计ASTKF对精跟踪系统进行闭环跟踪控制。在系统仿真实验中,对ASTKF进行了数值设计;对带有滤波器和比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)控制器的精跟踪系统的控制性能,与仅采用PID控制方法以及采用自抗扰控制方法进行了性能对比实验。结果表明:采用带有所提出的ASTKF的PID控制的跟踪精度相较PID及自抗扰控制精度均有明显提高,可以达到量子定位的精跟踪系统对跟踪精度±2 μrad的要求。 相似文献
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带有初态学习的指数变增益迭代学习控制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对一类非线性时变系统在有限时间区间上的轨迹跟踪问题,提出一种新的迭代学习控制算法,该算法对系统的控制输入和初始状态同时采用闭环指数变增益迭代学习律。基于算子理论,对具有任意初始状态的系统,在该迭代学习律作用下的收敛性进行严格证明,同时给出该迭代学习算法收敛的谱半径形式的充分条件。该算法与固定增益的迭代学习控制相比较,不仅加快了收敛速度,而且还解决了指数变增益迭代学习控制要求初始状态严格重复的问题。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。 相似文献
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针对多无人机目标跟踪问题中存在的相位协同时间长和跟踪目标速度受限问题,基于图Laplacian方法提出一种分布式多机编队目标跟踪算法.首先,将无人机编队队形控制问题转换为基于旋转、缩放和平移的运动参数组设计问题,并通过设计编队控制律,实现动态编队队形的精准生成与变换.其次,将此编队队形控制方法应用到目标跟踪问题上,通过... 相似文献
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以X-51A和HTV-2为代表的临近空间高超声速飞行器采用非弹道式机动飞行方式,飞行速度快而且其加速度不规则,难以精确估计其运动状态。针对临近空间目标4种典型的非弹道式机动模式,设计了一种修正变结构交互式多模型(modified variable structure interacting multiple model, MVSIMM)算法。该算法采用当前统计模型作为中心模型,左右两边采用匀速转弯模型,相比传统变结构多模型算法, 提高了模型切换速度,实现更加实时,可以更高精度跟踪临近空间目标飞行器。仿真结果表明,针对4种非弹道式机动模式,修正变结构交互式多模型算法效果优于固定结构多模型滤波方法。 相似文献