不确定环境下多无人机协同区域搜索算法

针对通信约束在不确定环境下对多无人机协同区域搜索问题的影响,提出了一种基于预测控制思想的多无人机协同区域搜索算法,研究各种通信约束对多无人机协同区域搜索效能的影响。首先,根据多无人机协同搜索的行为准则建立了无人机运动模型和搜索模型。其次,分析了通信约束对于多无人机协同搜索的影响,结合预测控制思想,使多无人机在执行区域搜索任务时同时考虑当前搜索代价和长期搜索代价,提高了多无人机的协同搜索效能。使用蒙特卡罗方法对各种情况进行仿真,仿真结果验证了基于预测控制的多无人机协同区域搜索算法的合理性和有效性。     

基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划

为解决多无人机执行区域覆盖任务时,存在覆盖效率低的问题,提出了基于垂直区域宽度分解的无人机覆盖航迹规划算法。首先,为了尽可能以最少的转弯次数完成任务,提出了垂直区域宽度分解法。然后,考虑到实际运用中由于飞手数量与无人机数量不匹配,导致资源分配不均的问题,使用垂直区域宽度分解法将任务区域分解为待覆盖的子航迹集合,并建立了以时间代价为目标函数的混合整数线性规划子航迹分配模型,来根据飞手数量与无人机数量动态的将子航迹进行均衡分配,达到提高覆盖效率的目的。最后,通过仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于博弈论的无人机搜索路径规划

现阶段的无人机搜索路径规划主要以区域覆盖率以及搜索时间为指标,缺乏对目标运动行为的综合利用。本文以敌我双方为局中人,把敌我双方可能的行为作为策略集,建立博弈论模型,通过求解Nash均衡改进扫描式搜索路径规划算法。仿真表明,基于博弈模型的规划算法较改进前不仅能够满足对待搜索区域的完全覆盖,而且提高了无人机的任务完成率,说明了该算法的有效性。     

车载多无人机协同多区域覆盖路径规划方法

针对小型无人机在区域信息采集中的优势,考虑到复杂多变的应用情景,提出一种面向大面积多区域覆盖扫描任务的车载多无人机协同模式。该模式中,车辆可作为无人机的移动基站,与多架无人机协同完成多个大面积区域的覆盖扫描任务。充分分析新问题特点后,建立了优化车辆地面行驶路径和多无人机协同空中飞行路径的0-1整数规划模型,提出了一种基于三阶段的智能优化算法,先后对多无人机区域覆盖路径以及车辆协同路径进行规划,快速构造可行解,而后基于自适应大规模邻域搜索算法对可行解进行优化。本文设计了包含8个目标区域的实际案例,验证了车载多无人机协同模式的优势和算法有效性,并进一步通过10个随机案例验证了算法性能。对比实验证明,车载多无人机协同模式在执行多个大面积区域覆盖任务上,相比车载单无人机模式能够显著缩短任务时间。     

无人机协同中继过程中的路径规划与通信优化

通信网络是保证无人机在协同搜索时获取更多的战场信息,发挥协同作战优势的基础。主要研究多无人机完成通信中继任务过程中的搜索路径规划和通信性能优化问题。搜索路径规划的目的是确定未知地面移动人员具体方位并对其组网,以便无人机执行中继任务;而通信优化问题则是针对无人机中继过程中可能出现的通信中断、失真等问题,分析通信网络信息传输的路由选择,选取通信延时为性能指标,通过改变无人机的路径选择来提高通信网络的性能。仿真结果表明了本文实现通信中继和通信网性能提高的有效性。     

无人侦察机路径规划方法研究

将无人机的侦察任务分为点状,线形和区域三类典型侦察任务.综合考虑探测传感器的特性,针对线形侦察任务,提出侦察走廊的概念;改进启发函数,基于A*算法有效解决点状、线形侦察任务路径规划问题;考虑飞机转弯半径限制,提出解决探测盲区的方法;针对带禁飞区的复杂区域搜索侦察任务,将全区域分割成若干无禁飞区的子区域,采用深度优先遍历算法,获得子区域的搜索顺序,在保证侦察无遗漏的前提下,利用往复前进式搜索方式,就可对区域侦察任务进行全区域覆盖的路径规划.仿真结果证实了规划方法的合理性和有效性.     

基于合同网的无人机协同目标分配方法

多无人机（UAV）协同目标分配是多无人机协同控制的重要内容之一。针对多无人机协同侦察问题,以提高作战效能,减少侦察代价和任务完成时间为目的进行目标分配,首先建立了目标分配问题的数学模型,在初始分配的基础上,使用基于合同网的目标分配方法,引入负载系数参数,最后通过迭代执行买卖合同与交换合同实现了任务的合理分配。由仿真结果可知,算法能够给出很好的优化效果的分配方案,并有很好的可扩展性。     

一种无人机平滑飞行轨迹规划方法

针对现有无人机飞行轨迹规划结果存在折点的问题,提出了一种给定威胁分布下的无人机平滑飞行轨迹规划方法.该方法根据战场威胁分布确定无人机可行节点,并依据威胁代价与距离代价构造综合代价指标,生成赋权图;采用Dijkstra算法求解一条由初始点到目标点综合代价最优的参考轨迹,并可根据任务需求对综合代价指标的权值进行调整,得到满足任务要求的参考轨迹.在参考轨迹基础上,结合无人机自身机动性能约束,采用圆弧拟合方法生成无人机平滑飞行轨迹.仿真结果表明该方法可以快速生成满足任务需求的无人机平滑飞行轨迹.     

复杂环境中多无人机协同侦察的任务分配方法

现有多无人机协同规划方法往往将航迹规划与任务分配拆开单独解决,导致在复杂环境下协同方案并不是最佳。建立多无人机协同侦察异构目标的代价矩阵,针对复杂环境中多种障碍约束和无人机运动及航迹特点,以改进的PSO-AFSA (Particle Swarm Optimization-Artificial Fish Swarms Algorithm)求解单无人机航迹规划模型,利用匈牙利算法完成各架无人机侦察任务协同分配。仿真结果表明：该算法能使单无人机航程更短且航迹更光滑的同时,实现与任务协同分配紧耦合,使无人机集群总航程的全局总代价最低,提高了任务分配合理性。     

运动目标的多无人机编队覆盖搜索决策

针对无人机搜索运动目标时,由于目标运动状态的不确定性,传统静态环境下的无人机覆盖搜索航迹规划算法不再适用的问题,分析了无人机覆盖搜索的基本原则,提出了运动目标垂线搜索（moving target with vertical line search pattern, MTVL）算法,证明了在MTVL策略下的任务完成条件。对MTVL算法进行了改进,通过控制无人机的运动方向与搜索区域边界的角度,提出了运动目标斜线搜索（moving target with slanting line search pattern, MTSL）算法,从理论上分析了在MTSL策略下的任务完成条件并进行了仿真验证。仿真结果表明,提出的两种搜索策略在满足一定条件下都能够完成对指定区域的搜索任务,而无人机完成任务的能力取决于无人机速度与目标速度的比值、无人机数目等因素;完成同样的搜索任务,与MTVL算法相比,MTSL算法对无人机速度和无人机数目的要求更低。     

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

正~~     

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     

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

正~~     

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

正June 22-24,2015Guangzhou,China http://iec.cnsba.com/index.htmlCo-Sponsored by:ffiEE SMC(pending)South China University of Technology The Chinese University of Hong Kong Tsinghua UniversityHosted bv:School of Business Administration,South China University of Technology,China Conference Co-Chairs:     

分布交互仿真技术综述

介绍了ＤＩＳ的技术特点,综述了ＤＩＳ中关键技术和相关技术,并对目前ＤＩＳ发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。     

Innovation Versus Environmental Protection Presumptions

The paper is about negotiating with issues that discourage innovation. The subject is environmental deterioration, with concern directed at the impediments that keep it from being innovatively resolved. The paper is organized around three issues. (1) The dominant model of environmental concern, called environmental protection, is managed predominantly via command and control approaches. (2) Command and control, by relying on analytical segmentation to subdivide the problem into digestible bits and using formal legislation to direct it, are not up to emerging challenges in the area. (3) More robust models are available but difficult to experiment with due to impediments that discourage change. These impediments are seen in ideals associated with protection, prevention, recycling, and sustainability that tend to do more to sustain harmful practices than to seek beneficial alternatives. Being able to appreciate the underlying restrictions of entropy could help stimulate a more innovative agenda. These issues are tested via a project funded by the EPA entitled ENERGY STAR Homes.