基于改进CMOPSO挠性卫星姿态机动路径优化

针对挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的路径优化问题,研究了一种基于云多目标粒子群算法(CMOPSO)的姿态机动路径优化方法.为了解决云多目标粒子群算法寻优初期可能出现粒子陷入局部最优的问题,提出了一种随迭代次数呈反正切函数变化调整惯性权重的改进云多目标粒子群算法.针对挠性卫星大角度姿态机动问题,考虑挠性卫星姿态机动过程中角加速度和角速度的限制,建立了姿态机动路径参数的多目标优化模型,并采用改进的CMOPSO进行优化.仿真结果验证了所提改进的云多目标粒子群算法在挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的有效性.     

成像卫星密集任务合成方法及其调度算法

当一般卫星面临问题规模较大且任务比较密集时,传统的调度模型会出现任务排斥,造成观测效率及观测收益都较低的现象.针对该问题,提出了基于任务合成机制的多星调度算法.首先,考虑任务之间的约束条件,建立基于均值漂移的卫星任务合成算法;然后,考虑卫星资源的固存约束、能量约束,以及观测任务之间的观测时间、观测角度等约束条件,建立了基于均值漂移的多星任务合成调度问题模型;最后,结合任务合成算法及问题特点,用改进的蚁群求解算法进行求解,并设计了Insert搜索算子来提高算法的探索能力.仿真实验验证了该任务合成方法及求解算法的效率.     

基于蛙跳算法与Otsu法的图像多阈值分割技术

 为了快速准确地确定多阈值图像分割中的最佳阈值,提出了一种基于蛙跳算法与Otsu法相结合的多阈值图像分割方法.该方法将多阈值求解看作一种多变量的组合求解优化问题,利用多阈值Otsu法设计分割目标函数,将新兴的仿生学优化求解算法——蛙跳算法引入到图像分割技术中,通过蛙跳算法中全局搜索和局部搜索相结合的搜索机制并行求解多个阈值.实验结果表明,该方法与基于人工鱼群算法的图像多阈值分割方法相比,明显提高了图像分割速度和分割质量.     

机动卫星星座对多目标成像任务规划

在卫星对地观测任务中,需要研究卫星星座的快速机动及任务规划方法。该文研究了机动卫星星座对多目标的成像任务规划算法。提出了单颗太阳同步圆轨道卫星对单个点目标的可见性分析方法,结合解析方法与数值方法,得到目标的可见性,并给出卫星轨道机动及构型返回策略。在对多目标成像任务规划中,生成变轨策略集,并利用遗传算法求解任务规划问题,提高了计算效率。仿真结果表明:该方法准确性高,提高了星座的观测能力和平均目标观测次数。     

基于蚁群算法的虚拟企业生产任务调度优化研究

描述了虚拟企业生产任务调度的层次框架,该调度框架包括虚拟企业全局调度和合作伙伴局部调度两个层次.针对虚拟企业调度层的优化问题,综合考虑虚拟企业生产任务的时序逻辑关系、作业时间和生产任务集等影响因素,建立了以任务总作业时间最小化为目标的数学模型,并基于蚁群算法对上述优化模型进行了求解.应用实例与算法比较验证了优化模型与求解算法的有效性.     

基于多智能体技术的虚拟企业任务调度

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等.针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以制造时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法.最后以工业机械手制造实例说明了任务调度模型及求解算法的有效性.     

基于混合式两阶段的动态部分重构FPGA软硬件划分算法

动态部分重构的特性大大提高了硬件设计的灵活性,但传统的软硬件划分算法不再适用于针对这类硬件的系统设计。部分研究考虑了动态部分重构的特性,并建立了混合整数线性规划(MILP)模型进行求解。但是由于MILP自身的限制,求解时间特别长,只能处理规模较小的问题。为了能够处理规模较大的问题,并且缩短求解时间,该文对MILP方法进行了详细的分析,并且通过启发式算法确定部分关键任务的状态,从而减小MILP的规模,加快求解速度。实验结果表明:与传统的数学规划方法相比,在求解质量不变的情况下,该算法可以得到最高约200倍的速度提升。     

网络拓扑图多级分割塌缩阶段算法改进

针对网络拓扑图上的宏观异常预警可视化显示需要,分析了当前图的多级划分算法.算法分为图塌缩、初始划分和多级优化三个阶段.在多级分割算法的图塌缩阶段,提出改进算法———KV算法和VC算法.实验验证改进后算法在运行时间、恢复时间和分割边数上均优于传统算法.改进塌缩KV算法在分割边数上平均提高了4.6%,在运行时间上提高了12%,而VC算法降低了KV算法的时间复杂度.     

航天器大角度姿态快速机动控制器参数优化设计

针对许多空间任务对航天器大角度快速机动能力提出要求的问题,研究了控制器的参数优化设计。基于一类采用四元数描述的大角度姿态快速机动Lyapunov控制器模型,以设计参数为优化变量,时间最优为优化目标,执行机构输出力矩为约束条件,建立了大角度姿态快速机动控制器优化模型。使用混合遗传算法对控制器参数进行了优化设计。仿真结果表明,经优化处理的控制器参数可在满足输出力矩约束条件下有效缩短机动时间。该方法对控制器参数的选择不依赖于设计者的经验,实施起来简单有效。     

航天器大角度姿态快速机动控制器参数优化设计

针对许多空间任务对航天器大角度快速机动能力提出要求的问题,研究了控制器的参数优化设计。基于一类采用四元数描述的大角度姿态快速机动Lyapunov控制器模型,以设计参数为优化变量,时间最优为优化目标,执行机构输出力矩为约束条件,建立了大角度姿态快速机动控制器优化模型。使用混合遗传算法对控制器参数进行了优化设计。仿真结果表明,经优化处理的控制器参数可在满足输出力矩约束条件下有效缩短机动时间。该方法对控制器参数的选择不依赖于设计者的经验,实施起来简单有效。     

宽带太赫兹大规模MIMO系统中的混合预编码

针对宽带太赫兹大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)通信系统中更大的带宽和更多的天线导致的波束分裂问题,构建了基于时延的宽带太赫兹大规模MIMO系统的混合预编码通信模型,并提出了一种高效且可实现的联合时延和相位的宽带太赫兹混合预编码算法。考虑到时延器值的硬件限制,通过最小化最优模拟预编码与等效模拟预编码之间的差来联合优化模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵,将联合优化问题转换成目标优化问题,通过将非凸问题转换成等价的凸问题来求全局最优解。仿真结果表明,提出的算法可以获得接近最优的可实现速率性能,且可以提高能量效率。     

异构型无人机群体并行任务分配算法

异构型无人机(UAV)群体任务分配机制起着至关重要的作用,分析了并行任务分配的特点,以时间消耗最短为优化目标,建立了整数线性规划的任务优化分配模型。对基本遗传算法进行了改进,提出了有效降低算法复杂度的编码方案,建立了相应的适应度函数,改进了现有遗传算法的变异策略。仿真案例表明该算法具有较强的寻优能力,能够有效地完成异构型群体UAV的并行任务分配。     

一种求解柔性作业车间调度问题的改进灰狼优化算法

针对柔性作业车间调度问题,以最大完工时间最小化为目标提出了一种改进灰狼优化算法(IGWO),采用两段式的编码方式来构造算法个体位置与调度方案之间的关系,使用基于启发式规则的初始化种群方法来提高初始解的质量.为了平衡算法的全局搜索与局部搜索,提出一种基于双曲正切函数的非线性收敛因子公式,并在算法的个体更新阶段提出了一种基于适应度值的加权方法,在算法决策层嵌入了变邻域搜索算法.通过仿真实验表明,算法在求解柔性作业车间调度问题上是有效的.     

基于改进鲸鱼优化算法的畜禽废弃物运输路径优化问题

畜禽养殖废弃物的合理处置,是农村生态环境治理与污染防治的关键点。为解决畜禽养殖废弃物的运输路径问题,本文提出一种改进鲸鱼优化算法的车辆路径优化方法。首先,在车辆路径优化问题的基础上,建立以总路程最小化为目标的畜禽养殖废弃物运输路径优化模型;其次,结合离散型问题特征和鲸鱼优化算法的寻优思想,提出改进鲸鱼优化算法。引入ROV机制使该算法能够求解离散问题,对每次迭代结果进行聚类分析,将优秀个体所在类依次进行PBX交叉操作和逆序变异操作,同时保证了种群的多样性和算法的求解效率;最后,对9个Solomon算例和1个实例进行仿真实验,并与改进粒子群优化算法、改进灰狼优化算法和改进蚁群算法进行对比。结果表明,改进鲸鱼优化算法在9个案例中均优于其他算法,在最复杂的RC103案例中,求解结果相较于其他算法至少14.64%,体现了改进鲸鱼优化算法有更高的求解精度和稳定性;对于畜禽废弃物运输实例仿真实验,改进鲸鱼优化算法比其他算法分别提高4.9%、6.5%和43.7%,证明本文算法能够有效的解决畜禽养殖废弃物运输路径优化问题。     

一种基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法

嵌入式系统设计的一个重要环节是硬件/软件分解,通常在系统设计初期解决该问题·硬件/软件分解问题是NP完全问题,无法在有效时间内寻找到满意的分解方案·基于此提出了一个基于模拟退火算法的硬件/软件分解方法,采用了相邻块通讯分解模型以及由单处理器和专用硬件模块构成的目标结构,解决了硬件约束条件下系统执行速度的优化问题·为寻找到性能优良的分解方案,定义了分解优化目标及代价函数,确定了初始温度、终止温度、温度衰减函数等几个控制模拟退火的关键参数,并探讨了模拟退火的停止规则·与贪心算法相比,该方法可以在合理的时间内为嵌入式系统寻找到满意的解决方案·     

求解随机型双边装配线平衡问题的混合回溯搜索优化算法

针对现实生产中普遍存在的操作时间为随机的双边装配线平衡问题,提出一种混合回溯搜索优化算法。该算法将变邻域搜索算法的局部搜索能力融入到回溯搜索优化算法的全局搜索中,从而实现广度搜索和深度搜索的平衡。运用基于随机键的编码将用于求解连续问题的回溯搜索优化算法应用于离散组合优化问题,同时提出一种基于均衡双边负载的边选择策略和减少工位空闲时间的任务选择策略的解码方法,并将该方法同另外4种解码方法进行对比,以验证其优越性。标杆算例测试表明,所提出的算法具有可行性和有效性。     

Overlay组播网络上带QoS约束的路由算法

为了保证多媒体应用的服务质量,本文在追求最大组播延迟极小化的同时考虑了网络节点的度约束条件,采用一种统一的方式来处理传输延迟和节点处理延迟,并基于此方法定义了带有QoS约束的Overlay组播路由选择优化模型,进而设计了一个求解该模型的启发式算法.该算法的时间复杂性为O(|V|3),优于许多求解该问题的同类算法,这些算法的时间复杂性多为O(|V|4),V为给定网络的节点集合.仿真结果也表明,本文算法解的质量也更优,即延迟更小.     

实时并行调度策略

本文讨论多处理机环境下的并行划分算法和并行处理问题,介绍两种实时并行调度策略——单级化非嵌套式算法和多级化嵌套式算法,给出在最小可能时间内对处理工作P所需要的最少处理机数的估算公式.作为算法的使用实例,本文最后介绍了多级化嵌套式算法在雷达数据处理中的应用,解决了将紧耦合多微机系统用于实时系统中实时任务并行调度的关键问题,取得较满意的效果.     

基于实时电价的含电动汽车微电网两阶段优化调度

为解决大量电动汽车无序充电对微电网负荷曲线产生新的峰值或峰上加峰等现象,提出了V2G(vehicle to grid)下两阶段优化方法,第一阶段考虑实时电价的前提下以满足用户充电需求为目标建立电动汽车有序充放电模型,第二阶段以微电网综合成本最低和微电网出力波动最小为目标,确定电动汽车有序充放电功率。为了解决多目标优化的问题,本文采用改进型多目标粒子群算法（IMPSO）。为验证本文方法的有效性,用蒙特卡洛法模拟某微电网内电动汽车的充电需求后采用本文方法优化,结果证明本文调度方法降低微电网经济成本和出力波动的同时,降低了用户成本。     

基于多智能体的虚拟企业任务调度研究

采用多智能体技术构建了虚拟企业任务调度运行模型,该模型包括管理智能体、任务智能体、资源智能体等。针对模型中的调度优化问题,以资源智能体所承担的生产任务为对象,综合考虑资源智能体自身已确定的生产任务、完成虚拟企业生产任务所需作业时间及转运时间等因素,建立了以生产延续时间最小化为目标的优化调度模型,并给出了粒子群优化求解算法。工业机械手实例说明了任务调度模型及实现方法的有效性。