城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

多无人机协同探测快速目标的控制方法设计

针对无人机(unmannd aerial vehicle, UAV)对快速运动目标的协同探测问题, 设计了一种多UAV协同探测控制算法。首先假设每架UAV都携带相同的探测载荷, 根据载荷特性设计了针对快速运动目标的UAV协同探测队形。然后引入固定时间控制一致性协议到UAV载荷角度控制中, 控制载荷持续照射目标; 引入有限时间一致性协议到UAV编队控制中, 用以形成协同探测队形, 并通过二跳网络加快队形的收敛。通过将UAV队形控制与UAV载荷的角度控制相结合, 从而实现UAV对快速运动目标探测时间的最大化, 极大的延长了高速运动目标被发现的时间。最终通过理论分析和仿真实验证明了该控制算法的有效性。     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

定期保障模式下舰船编队携行备件配置优化

舰船编队海上任务期间,需要制定合理的携行备件方案以提高装备的战备完好性.针对海上定期保障模式下,将多层级复杂装备结构等效为单层级,提出一种备件需求分析与配置优化的近似方法,根据系统可靠性理论,建立了多阶段任务下的装备可用度评估模型,采用基于补给周期的分段求解方法.通过算例,采用边际优化算法得到携行备件优化方案,对模型结果进行了仿真验证,结果表明:模型计算结果与仿真结果吻合,两种取整方式下的方案费效比相当,采用定期保障模式能够提高备件供应效率,进一步增强备件方案的鲁棒性.     

伊陕斜坡东南部延长组页岩气地球化学特征分析

鄂尔多斯盆地陆相页岩气勘探潜力巨大,但对于陆相页岩气成因类型的研究相对滞后,限制了对页岩气的进一步勘探和开发。通过综合化学组分分析和碳、氢同位素分析的手段对伊陕斜坡东南部延长组页岩气和原油伴生气的地球化学特征及成因进行研究。研究结果表明延长组页岩气(生产气和真空解吸气)和原油伴生气都以烷烃类气体为主,其中甲烷含量都小于95%,非烃气体含量比较低。页岩解吸气中,非烃气体比例相对较高,且氧气含量异常高,这与解吸装置密封性不好或者装置本身残留空气清除不彻底有关。页岩气和原油伴生气的甲烷含量低、干燥系数(C_1/C_(1~5))主要集中在0.6~0.9之间、C_2/C_3都小于3,δ~(13)C_1值分布于-52.0‰~-44.9‰之间、δ~(13)C_2值都小于-29‰,δ~(13)C_3值都小于-25.5‰和δD_1都小于-150‰,指示研究区页岩气和原油伴生气以陆相环境热成因的热解湿气(油型气)为主。页岩气和原油伴生气样品有相对高的正庚烷含量和正构烷烃(nC_(5-7))含量,δ~(13)C_2值分布于-41.1‰~-31.1‰之间,说明延长组页岩气与原油伴生气都属于偏腐泥型天然气。此外,延长组页岩气和原油伴生气碳同位素系列基本都属正碳同位素系列,且δ~(13)C_1与δ~(13)C_2值,δ~(13)C_2值与δ~(13)C_3值有较好的正相关关系,这也表明页岩气和原油伴生气具有相同或相似的母质来源。     

基于改进离散粒子群算法构建制造单元

在未知最佳分群单元数的情况下,考虑了零件多种可选工艺路径和零件工艺顺序,建立基于最小化零件跨单元移动次数的数学模型.通过引入自适应变异因子,提出一种改进的离散粒子群优化算法能动态地确定分群单元数,极大地减少了算法陷入局部最优解的可能.通过对文献中不同规模的单元构建问题进行求解,结果证明了该方法有效,并且无需预先设定分群单元数即可获得与文献中相同甚至更好的结果.     

基于空地协同采样的植被覆盖度随机森林估算方法

基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。     

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。     

面向社交网络基于协作度协商的联盟形成机制

分布式多Agent构成的社交网络通常表现出不同的特征,针对不同的社交网络和多Agent本身的异质性,提出了一种面向社交网络的基于协作度协商联盟形成机制.该机制依托多Agent构成的社交网络环境,建立面向分布式环境的分布式协商协议,并设计一种考虑到社交网络特征和Agent异质性的基于协作度的协商策略,采用分布式自动协商方式形成联盟.通过对全连通网络、层次网路和小世界网络的仿真实验结果表明,该机制能够有效地实现分布式环境下的联盟形成,并且在反应大多数实际应用环境的小世界社交网络中表现出相对较好的性能.     

复杂条件下多智能体系统编队一致性控制

针对噪声信号使多智能体系统难以形成一致的问题,综合运用代数图理论、矩阵论等知识,结合一致性形成条件和现有的一致性协议,提出一种改进的带有噪声的一致性控制算法。该算法能够使系统状态量与控制输入量收敛到一个很小的范围,从而大大弱化噪声对系统的影响。将这种改进算法应用到多智能体编队控制中并进行仿真,仿真结果表明,采用改进的一致性控制算法后,多智能体运动轨迹波动小,轨迹曲线平滑,各运动参数趋于一致,具有良好的编队一致性。