基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题.在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法.根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验.实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性.     

基于区域划分的反舰导弹航路规划算法

针对反舰导弹(anti-ship missile, ASM)传统航路规划中难以兼顾巡航安全和快速抵近目标的问题,提出了基于区域划分的航路规划算法。首先,依据目标点和战术区中心点相对位置关系分别建立“远离威胁战术区”和“抵近目标战术区”模型。然后,在威胁战术区采用Dijkstra算法计算Voronoi图的最短航程并进行自适应折线化处理;在目标战术区采用二叉树算法快速规划最短航程\最少转向点航路。仿真结果表明,所提方法相比Voronoi图的路径参数更加优化,相比二叉树算法更加安全,同时生成的航路规划网能够为多枚导弹协同攻击提供全局性航路参考。     

交叉粒群算法在无人机航路规划中的应用

随着现代战场环境的日益复杂和作战范围的不断扩大,给无人机（unmanned aerial vehicle, UAV）执行空中侦察、监视、作战等任务带来了严重挑战。为了提高UAV的作战效率和生存概率,从UAV的威胁空间建模出发,根据战场分布的威胁区域,先利用威胁回避技术快速地给出一条从起始点到目标点的粗选航路;然后在此基础上,应用粒群算法和遗传算法中交叉和变异操作相结合的思想,对粗选规划航路进行全局优化,从而找出一条能确保自身安全并威胁代价最小的最优飞行航路。仿真结果说明,该方法是有效、可行的。     

一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

无人机初始路径规划空间建模方法研究

提出了一种无人机初始路径规划空间建模方法，重点在于将地形威胁和火力威胁分开建模，通过引入不可接受毁伤系数来评价威胁对航路的影响，并应用数学形态学骨架化算法生成初始路径规划空间。仿真结果表明，该方法生成初始路径规划空间小，各种建模约束条件符合战场实际环境，为航路奴．划算法的工程化应用奠定了基础。     

基于真实地形数据的虚拟直升机低空飞行仿真

直升机的作战环境和运用特点要求直升机主要在低空或超低空飞行，因此在直升机飞行仿真中必须考虑地形因素的影响。本文研究虚拟战场环境中计算机生成直升机的自治运动仿真，实现了用于虚拟直升机低空飞行仿真的地形数据处理、路径规划、路径跟踪、实时避障以及与动力学模型的集成。     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

威胁联网下舰载无人机对海突击航路规划

以复杂海战场环境下舰载无人机对海突击作战为背景,针对舰载无人机航路规划中容易忽略的威胁之间相互联系的问题,分析了威胁联网下航路规划领域的研究现状,针对其不足,建立了新的威胁分类方法,将威胁划分为机动威胁和固定威胁;构建了新的威胁联网模型,特别对距离舰载无人机航路较远,但联网后可以对舰载无人机产生威胁的威胁进行了着重研究,创新解决了机动威胁在威胁联网情况下的反应问题;最后基于遗传算法进行了仿真,分析对比了威胁联网与否对航路规划的影响,规划出了在威胁联网情况下的可行航路。     

多UCAV航迹规划研究

给出了一个实时、可行的多UCAV航迹规划和控制算法.构建了多UCAV航迹规划的系统总体结构;提出以协同时间作为指标建立协同管理层的思想,并给出了多UCAV协同飞行时间的确定方法;基于voronoi图的方法规划了UCAV航路点路径;利用开关控制法进行了航迹控制.用Matlab仿真验证了算法的有效性.     

基于VORONOI图的无人机航迹规划

无人机的航迹规划对发挥无人机的自主飞行和执行任务中起着至关重要的作用。在分析VORONOI图的性质基础上,以无人机仿真环境中作战想定与任务规划成员为背景研究基于VORONOI图的航迹规划技术。重点讨论了如何根据威胁分布的VORONOI图建模,计算航路代价,航迹搜索和航迹优化。最后总结了算法的优缺点,提出算法的改进新方法。     

The 12th International Conference on Service Systems and Service Management ICSSSM'15

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THE 8~(th) INTERNATIONAL CONGRESS ON INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS

正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists     

2014 List of Referees

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《Journal of Systems Science and Systems Engineering》Contents of Volume 23,2014

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TSINGHUA UNIVERSITY,Beijing, China

正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school     

Enterprise resource planning implementation decision & optimization models

To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.