基于滚动窗口的移动机器人路径规划

借鉴预测控制滚动优化原理 ,研究了全局环境未知且存在动态障碍物情况下的移动机器人路径规划问题。提出的基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法充分利用机器人实时测得的局部环境信息 ,并通过有效的场景预测 ,以滚动方式进行在线规划 ,结合了优化和反馈机制 ,具有计算量小、反应迅速的特点。大量仿真结果表明 ,该方法能很好地适应动态不确定环境。     

实物期权方法在柔性计划中的应用

根据DeGroote提出的柔性计划一般性框架,在环境不确定性分析的基础上,建立了一般性柔性计划的实物期权模型,并对根据实际问题建立的单品种、多周期、有生产能力约束的柔性计划数学模型进行了案例分析.     

施工进度计划柔性网络仿真的不确定性研究

工程施工中应用柔性网络计算机仿真突破了传统的PERT只考虑单一关键线路的限制以及工序的持续时间均服从β分布的假定,也使得仿真工期与关键线路都具有了不确定性.一次仿真结果只相当于对系统模型的一次抽样,缺乏代表性.将网络计划仿真技术与风险分析技术结合起来,采用统计分析的方法确定仿真运行次数,对实际系统大量的动态仿真工期进行完工概率与风险分析,用"工序关键度"表征关键线路的概率分布结果,能够较好的描述施工进度计划的不确定性,为施工管理与决策提供更多的信息.     

无人机战场环境感知与理解技术研究

战场环境的感知与理解是无人机实现规划、决策及控制的前提,是体现系统自主性关键特征的基础。首先分析了战场环境感知与理解的内涵,详细阐述了该技术的国内外研究现状。其次,设计了基于多机协同的环境感知框架,并结合自主控制等级分析了无人机战场环境感知与理解的技术体系,然后在此基础上剖析了当前制约无人机战场感知能力发展的各项关键技术。最后,对未来的发展趋势进行了展望。     

再制造生产计划的影响因素及其模式

再制造以其巨大的环保效益和经济效益愈来愈受到各国厂商的重视。由于存在诸多不确定性因素，使得传统的生产计划与控制方法不能满足再制造生产过程的要求。本文分析了再制造生产过程的组织模式，研究了不确定性因素对再制造生产计划与控制系统产生的影响，然后在产品回收数量的期望值为已知，拆卸零部件以不同的概率分属四种不同类别的冬件下，探讨再制造综合生产计划的优化问题．并提出再制造生产计划的层次结构模型。     

多无人机3D侦察路径规划

针对现有路径规划方案忽略侦察区域优先级以及缺乏对侦察区域中新发生事件的跟踪,而导致规划路径不能适应动态环境和无法根据侦察区域重要性来执行优先侦察等问题。首先,提出将侦察区域重要性作为必要优化指标,与无人机能耗和飞行风险值等7个优化指标加权联合,构成路径优化过程中评估生成路径的多目标效用函数,从而使得规划路径可以反映侦察区域优先级特性。然后,提出了基于事件检测的侦察区域重要性值更新机制以提升路径规划方案对动态环境的适应性。最后,采用粒子群算法求解最优路径。仿真结果表明,利用所提路径规划方案生成的侦察路径能最大限度优先覆盖重要侦察区域,并且所提更新机制能够跟踪侦察区域中发生的新事件。     

构建虚拟环境下的城市规划与建筑设计评估系统

简单介绍了3DGIS技术和虚拟现实技术的特点, 及其在城市规划与建筑设计中的应用优势,探讨了虚拟环境下的城市规划与建筑设计评估系统的体系结构与模型及构建方法。     

虚拟角色的一种自主运动路径规划方法

虚拟角色的路径规划是动漫游戏的一个重要课题,如何建立高效的路径规划方法仍是一个热点话题。提出了一种基于感知记忆的路径规划方法,该算法包括全局路径规划、局部路径规划和记忆模块。全局路径规划是根据已知的路径建立的,提出了拥堵系数和容忍度的公式;而局部路径规划是根据局部感知建立的,虚拟角色能够依据局部路径规划探索一个未知环境,全局路径信息记录在记忆模块中。构造了一个包含虚拟角色的三维迷宫,实验结果表明,根据前面探索信息建立的全局路径规划是有效的。     

气象保障中基于遗传算法的航迹规划仿真

飞行器在执行任务过程中,需要根据三维空间和时间的气象信息变化、障碍物、威胁等信息以及飞行器自身的机动性能限制,计算出飞行航迹.主要通过基于遗传算法的航迹规划理论和应用MM5模式输出产品（风场、积冰、颠簸）信息,进行航迹路径的规划仿真验证与分析,给出了具有实际工程应用价值的飞行航迹.     

Systems methods for environmental management

Changes in environmental research, planning, and management over the past 20 years have determined the requirements for new methodological approaches to connect environmental science and policy. This paper identifies the most prevalent directions in which the new approaches are heading based on an overview of five methods developed over the past 15–20 years. These include the environmental impact assessment methods, the adaptive environmental assessment and management approach, the environmental management and training games, decision support systems, and the policy exercise method. Conclusions of this overview are intended to provide guidelines for future methodological efforts to create better interfaces between environmental science and environmental policy.     

基于仿真的港口大门服务系统性能测试

对集装箱港口大门服务系统性能测试中在测试数据和测试事例生成、计划响应时间获取方面效率低的问题,提出了一种基于离散事件仿真的自动化测试方法。该方法将被测系统与仿真系统结合,仿真系统产生测试数据及服务事例,被测系统提供实际的响应时间,通过仿真系统可分析系统的性能指标。实验表明该方法可提高测试效率20倍以上。     

论虚元素

介绍了传统网络和ＢＡＮＴ网络关于虚元素问题的研究并揭示了传统网络关于虚元素构图存在的问题．在此基础上．本文论证了虚元素问题是网络计划技术的一个基础理论问题,并指出：ＢＡＮＴ网络建立了该基础理论即虚元素基础理论．     

航线天气预报中航迹规划仿真研究

在实际的航线天气预报中,应该根据三维空间和时间的气象信息变化、障碍物、威胁等信息以及飞行器自身的机动性能限制,计算出飞行航迹。这里主要通过基于进化算法的动态路径规划思想,应用MM5模式输出产品(风场、积冰和颠簸)信息,进行航迹路径的规划仿真验证与分析,给出了具有实际应用价值的预报飞行航迹。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

融合进化知识和角度信息的机器人路径规划方法

针对已有机器人全局路径规划方法中存在的知识利用不充分问题,借鉴文化算法的双层进化结构,提出一种融合进化知识和角度信息的新型全局路径规划方法。根据问题需求,提出常识知识、角度信息和进化知识三类知识描述。根据各类知识特性不同,分别用于约束环境、指导个体可行性判断和修复算子。针对具有不同障碍物的两类环境,通过仿真分析与对比,表明本方法可以有效降低不可行个体判断和修复中的计算复杂度,提高进化收敛速度和解性能。     

基于行业组合与区域差异的交通投资规划模型研究

针对金融机构交通投资规划中的资源配置优化问题,基于某大型商业银行交通金融实际业务数据,从考虑行业风险集中度和区域差异两个维度构建量化模型,测算环境指标变化对交通投资绩效的影响,预测交通行业各子系统的存款贡献率,建立交通投资的综合规划模型,提出基于行业集中度的新增资源分配策略和交通金融区域差异化发展策略.结论表明,外部中观环境与某银行交通金融子系统绩效存在相关关系,不同时期各子行业的贡献率存在差异,交通投资资源应向环境良好的地区集聚.统筹规划改善了银行交通金融业务的流动性风险防控和资源供给,实现了对交通金融资产负债表的主动管理.研究结论可以为金融机构交通投资决策提供参考.     

复杂装备维修训练通用仿真系统

提出了一个用于复杂装备维修训练的桌面虚拟系统,可以练习某些特定组件的维修拆卸.利用动态链接库实现了系统模块化的软件体系结构,保证了数据的封装和模块化.通过用户化过程设置了用于拆卸顺序规划和VR环境3D模型的数据库,在友好的用户界面的引导之下,用户通过在虚拟环境中的漫游和实时更新的维修信息的帮助下了解全部维修过程.系统能够在生成合理的拆卸顺序和确定配件方面提供智能辅助,而且原型系统提供了针对CAD模型文件的数据接口,系统可以被看作是一个"外壳".通过用户化工作将3D模型转化成系统可以接受的VRML格式,这样就可以非常容易地针对不同的维修任务建立虚拟环境.与沉浸式和增强型VR系统相比,这套桌面VR原型系统的硬件需求不会使训练任务局限于某个训练房间或特定的使用者.对于维修训练来说是一个便携、经济的解决方案.     

未知环境下基于感知自适应的多AUV目标搜索算法

针对未知环境下目标搜索的复杂性与环境特征的随机性问题,提出了基于分区域的感知自适应目标搜索算法,来解决传统的梳子形搜索模式或预先离线设计的全局优化航迹中,自主水下航行器不能灵活适应环境的目标搜索问题。该方法的主要特点是根据AUV视域内有环境目标特征时,实时设计最优一步的航迹规划,并利用贝叶斯估计来完成目标定位,无目标时,利用分区域栅格值并锁定任务区域的航迹规划,两种模式交替进行来提高搜索的灵活性。仿真结果表明,相比于传统搜索模式或全局优化航迹,该方法增强了环境适应能力,提高了目标搜索效率。     

用联系数描述和处理网络计划中的不确定性

通过把集对分析（ＳＰＡ）中的联系数引入到网络计划技术之中，为工程中因各种情况变化引起的工期不确定性提供了一种新的表达和处理方法．研究表明，这种基于联系数的网络计划与调控方法，比传统的网络计划方法提供了更多有价值的信息，如关键路线、次关键路线和再次关键路线及其转化关系等，具有更灵活的表达和处理能力且符合工程实际．新方法思路清晰、操作方便，是一种值得推广的新型网络计划方法     

基于HEDT的移动机器人路径规划算法

移动机器人在未知的、动态的环境中进行路径规划必须考虑到环境地图构建的不完备性和算法的实时性.针时这种情况,提出了一种基于启发式拓展距离转化的移动机器人路径规划算法.算法在未知的环境中,通过启发信息和实时探测静止或移动的障碍物信息构建不完备的栅格地图,对移动的障碍物采用延后处理策略,实时地搜索最优路径并驱动机器人运动到目标点.当发生下降阻碍时,则仅对需要的范围传播权值变更信息.算法适用于大范围的时变环境,并具有良好的收敛性.仿真实验验证了算法可行性和正确性.