基于ACO算法和Bezier曲线优化的巡航导弹航路规划

在巡航导弹低空突防前提下,针对蚁群算法规划的导弹航路存在转向点个数较多和转向角度较大的问题,提出一种基于蚁群算法和Bezier曲线优化的三维航路规划方法。将蚁群算法生成的路径节点作为生成Bezier曲线航路的控制点,将曲线航路分段形成折线化航路。采用广度优先搜索算法对航路生成中出现的不可航行路段进行微调处理,得到可行的规划航路。仿真结果表明：生成的航路兼顾了随机搜索全局优化的同时,避免了大角度转向,缩减了飞行航程和转向点个数,保证了巡航导弹飞行过程中的连续稳定。     

基于道路势场的智能车辆机动驾驶控制算法

受机器人基于人工势场的路径控制方法的启发,在文献[3]的基础上,提出了车辆机动行驶控制机制。首先,定义了基于停车视距的车辆机动行驶动态目标位置;其次,依据人工势场建模原理构建道路势场;为了平滑车辆行驶路线,采用了贝塞尔（Bezier）曲线车辆轨迹拟合的方法;最后,针车辆系统是典型的非完整控制系统,特车辆运动学模型转换力...     

有理Bezier曲线曲面的形状控制及调整

本文提出一种曲线曲面造型方案。作者采用局部计算端点切向量和强制曲线曲面通过指定点的方法生成Bezier插值曲线曲面并对其形状进行控制和调整,使造型达到满意效果。     

基于改进遗传算法的物流配送路径优化

物流配送路径规划对于提高物流配送效率、节约配送成本具有重要意义。以物流配送路径总长度为优化目标,将其转换为经典TSP优化问题进行求解并建立了数学模型。基于该数学模型,提出改进的遗传算法,针对遗传算法的选择、交叉和变异分别提出了基于序的选择算子、基于最小代价树的交叉算子和基于随机点长度控制的变异算子。改进的遗传算法与简单遗传算法的对比仿真实验表明,所改进的遗传算法有较好的全局寻优能力,且其收敛速度快,是解决物流配送路径优化问题的有效方法。     

一种新的曲线字库自动生成方法

提出一种新的由向量字自动生成曲线字的方法，实现思路是对向量字轮廓进行合理的分段，然后对一段连续的向量段用一条直线段或三次Bezicr曲线段替换，从而生成曲线字。提出一种先对轮廓线进行插值，再迭代提取关键点，然后去掉冗余关键点的向量字形轮廓分段方法。采用最小二乘法反求Bezier曲线控制点，进行曲线拟合从而生成曲线字形轮廓。结果表明，该方法计算简单，以较少的关键点实现了对向量字轮廓的较好拟合，基本保持了字形特征。     

基于线素的力觉人机交互建模和实时渲染方法

针对空间路径引导的力觉交互过程,提出了线模型的建模思想以及实时渲染方法。在建模方法中,提出线素的概念,把三维空间复杂轨迹分解为基于线素(LIXEL)的有序拓扑装配连接。线素间的拓扑关系采用特征点描述,基于特征点实现基本线素的拼接和顺序定义。在实时渲染方法中,提出了一种基于DeCasteljau算法的三阶Bezier曲线模型的快速碰撞检测算法,以满足1kHz力信号更新率的要求,并提出了在书法力觉交互过程中基于检测特征点平面的稳定性处理方法。基于线模型方法构建了具有力反馈的书法训练系统,并进行了试验验证,证明采用线模型方法构建的力觉交互系统能够稳定、逼真地模拟钢笔书法训练时的力觉导引过程。     

基于双重遗传算法机制的路径规划

静动态障碍物同时存在的复杂环境下进行路径规划是一个比较难解决的课题.引入双重的遗传算法机制,提出了第一重遗传机制负责静态障碍物的避碰,第二重遗传算法机制以第一重机制规划出的最优路径为基础,负责动态障碍物的避碰的方法;设计优化算子,引入自适应技术提高路径的生成速度.实验表明,该方法能综合考虑多种因素,收敛到全局最优路径.     

基于非均匀B-样条的G2路径平滑方法

运用非均匀B-样条对由直线段构成的路径进行平滑,给出了样条结点参数和样条控制点的选取方法及其证明。平滑后的整条航路曲率为一连续函数,同时满足了无人机最小转弯半径要求。相比于Bezier方法,转弯准备距离缩短为原来的93.75%。仿真结果显示,本文所得航路更适合运用于障碍物密集的严苛环境中。     

一种有时间约束的多车辆协作路径模型及算法

分析了有时间约束的基于多车辆协作的随机路径问题。提出了问题的随机规划期望值模型。设计了问题中的两车辆协作的随机路径问题的遗传算法，在遗传算法中采用时间惩罚过滤算子优化了初始种群，提高了收敛速度。给出了算法的应用示例。表明了模型和算法是多车辆协作随机路径问题的一种有效算法。为研究多车辆协作的随机路径问题提供了新的理论和方法。     

求解车辆路径问题的一种遗传算法

车辆路径问题(VRP)是一个典型的NP-hard问题,采用传统方法求解往往找不到满意解。在分析现有求解该问题的遗传算法的基础上,对现有的交叉算子进行了改进,并设计了基于自然数编码的遗传算法,用来求解一般的和有时间窗限制的车辆路径问题。采用文献中的实例进行了数值试验,试验结果表明该算法是有效的。     

基于分段贝塞尔曲线的多导弹协同航迹规划

针对多导弹在保证自身生存能力的前提下对目标进行协同打击的问题,提出一种能够使多导弹回避威胁区、避免弹间碰撞、从指定的方向同时攻击目标的协同航迹规划方法。建立导弹的三次贝塞尔曲线航迹模型,考虑导弹的初始发射角、末端攻击角、过载等多种约束,以表示贝塞尔曲线控制点位置的量作为设计变量,以分段航迹最短为性能指标函数,通过优化得到最优分段航迹。根据战场的威胁区的位置和大小,设计了航迹节点选取规则,并与分段航迹优化方法相结合得到了满足威胁回避要求、过载及攻击角度约束的航迹。在各导弹速度相同的前提下,选定最长航迹对应时间为理想攻击时间,其余航迹按比例扩展以与最长航迹的长度相等,从而实现攻击时间的一致。对协同航迹时空安全性进行检测并提出了对不安全航迹的调整方法。仿真结果表明了本算法的有效性。     

基于NURBS和GOBL-ACDE的航迹规划算法

针对复杂地形条件下无人机低空突防动态航迹规划实时性及精确性的问题,提出了基于广义反向学习的自适应约束差分进化(generalized opposition-based learning adaptive constrained differential evolution, GOBL-ACDE)算法,结合非均匀有理B样条(non-uniform rational B-spline, NURBS)平滑策略,提高了多威胁复杂地形下动态航迹规划的精确性、高效性及适航性。首先,构建航迹规划任务模型,建立目标代价及约束限制函数,提出一种高度转换方法,有效提高低空突防能力;其次,将NURBS平滑策略与B样条插值以及贝塞尔曲线对比分析;再次,应用广义反向学习、自适应排序变异及自适应权衡模型,改善约束条件下算法动态性、收敛性及寻优性能;最后,通过静态与动态环境对比仿真试验,验证了所提方法在多威胁复杂地形下寻优精度高、鲁棒性强、动态性好以及可靠性优的特点,能够规划出精确、高效、适航的低空突防航迹。     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。     

基于路径-速度解耦的无人机编队协同轨迹规划

针对无人机编队在复杂机动情形下的协同轨迹规划问题,提出了一种基于路径-速度解耦方法的预瞄自适应轨迹规划方法。在路径规划阶段,考虑无人机转弯机动的曲率限制,采用Dubins曲线作为路径构成的基本子结构。为得到最优的Dubins曲线连接控制点,设计了自适应预跟随路径特征的预瞄距离规划算法。在速度规划阶段,针对控制参数化与时间离散化(control parameterization and time discretization, CPTD)的速度规划方法,提出了栅格化空域下差异区间速度规划方法,简称为DIPR。仿真结果表明,预瞄距离自适应算法能够有效优化路径，对比固定预瞄距离方法在转向弧度上平均减少30.70%,在跟踪偏离上减少16.41%,在路径长度上缩短10.87%。对比CPTD方法, DIPR平均提前30代收敛,收敛值平均提高10.67%,编队完成队形集结时间平均缩短15.4 s。得到结果更快更优,并且速度曲线结果连续平滑。     

基于精英族系遗传算法的AUV集群路径规划

针对传统路径规划算法仅能规划单一最短路径且不能调节路径宽度而难以适用于自主式水下航行器(autonomous underwater vehicle, AUV)集群航路规划的缺陷, 提出了精英族系遗传算法(elite family genetic algorithm, EFGA)。该算法将基因适应度加入适应度评价函数中, 同时在进化过程中标记精英个体作为多路径规划结果, 并在该算法基础上针对AUV集群路径规划问题设计了一种多智能体路径规划(multi-agent path planning, MAPP)方法。仿真结果表明, 该算法可以求解无冲突路径集合实现MAPP, 通过实现AUV集群的最优多路径航行方案减少集群的航行耗时, 且能够满足不同AUV编队规模对可调路径宽度的需求。     

基于自适应遗传算法的无人机航迹规划方法研究

随着攻防系统的发展与完善,实现飞行器有效突防越来越困难,而采用航迹规划技术能够有效的提高飞行器的突防概率.基于此,首先研究了参考航迹的角度、高度以及航迹段长度等约束条件;其次对航迹编码方式进行了改进,采用全实数的双向链表的编码方式;对自适应遗传算法的交叉和变异概率的计算方法、交叉算子和变异算子进行了改进,并应用该算法在求解航迹规划问题上进行了仿真研究,对采用不同的变异算子所得结果进行了对比分析.仿真计算的结果表明,该算法能够规划出一条满足要求的参考航迹,采用组合变异算子能取得比采用单个变异算子更优的参考航迹.     

基于粒子群优化算法的无人战斗机路径规划方法

对于无人机的路径规划问题,从和机器人路径规划问题的差别入手,通过粒子群优化算法对有限数目的采样航点的优化,使用高次B样条曲线拟合出满足路径最短且威胁最小的无人战斗机的飞行路径。研究了路径规划约束的数学模型、粒子构造方式和粒子的评价适应度函数。通过仿真对目前出现的基于粒子群优化算法的无人机路径的多项式拟合方法和所提出的基于B样条拟合的方法进行了比较。仿真结果表明,使用粒子群算法优化出来的B样条曲线比多项式拟合法和几何方法更加合理有效。     

Genetic algorithm for pareto optimum-based route selection

A quality of service (QoS) or constraint-based routing selection needs to find a path subject to multiple constraints through a network. The problem of finding such a path is known as the multi-constrained path(MCP) problem, and has been proven to be NP-complete that cannot be exactly solved in a polynomial time. The NPC problem is converted into a multiobjective optimization problem with constraints to be solved with a genetic algorithm. Based on the Pareto optimum, a constrained routing computation method is proposed to generate a set of nondominated optimal routes with the genetic algorithm mechanism. The convergence and time complexity of the novel algorithm is analyzed. Experimental results show that multiobjective evolution is highly responsive and competent for the Pareto optimum-based route selection. When this method is applied to a MPLS and metropolitan-area network, it will be capable of optimizing the transmission performance.