固定航路飞行条件下的无冲突航迹规划

随着民航运输业的发展,高速增长的交通量与有限的空域资源之间的矛盾日趋严重,空域拥堵、航班延误现象频发,严重影响航班运行的安全性与效率.为实现在固定航路飞行条件下空中交通安全、高效与公平的运行,在无冲突的前提下以最小化飞行成本和最大化公平性为目标函数,建立战略阶段的多目标航迹规划模型.为了加快问题求解效率,采用基于固定航路的冲突探测方法,并提出一种结合模拟退火和局部搜索算法的混合元启发式算法求解该大规模多目标优化问题.利用实际飞行计划和空域数据验证所提算法的有效性.结果表明,与传统的模拟退火算法相比,混合元启发式算法能够有效解决多目标的无冲突航迹规模问题.     

基于改进进化算法的无人机航迹规划

基于进化算法的无人机航迹规划已经得到了广泛的研究;但是由于其进化算子的多样化,还存在许多不足之处。针对现有进化算法的缺点引入一种新的坐标系,提出了一种定向进化策略,使每个航迹点根据具体情况进行定向变异。为了测试改进算法在航迹规划中的避障能力,进行了一系列的仿真实验。仿真结果表明基于改进进化算子的进化算法在无人机航迹规划应用中具有很大的优越性。     

基于协同进化的多目标约束进化算法

针对约束多目标优化算法(COA:Constrained Optimization Algorithms)中存在的难以有效兼顾收敛性和多样性的问题,提出了采用协同进化策略的多目标优化算法(CoMaC)。首先,将一个COA转化为一个带动态约束处理的多目标进化算法。然后采用差分进化(DE:Differential Evolution)生成第1种群,并将其中的已知可行解选入第2种群,并与第1种群协同进化。第1种群通过保持原约束条件的全局搜索加快收敛。第2种群通过局部搜索进化,保持并获得更多可行解。最后采用标准约束多目标测试函数进行实验,以测试所提出算法的性能。实验结果表明,与使用惩罚函数处理约束问题(PF:Penalty Function)和使用动态处理约束边界方法(DCMaOP:Dynamic Constrained Many Objective optimization Problem)相比,所提算法在反向世代距离(IGD:Inverted Generational Distance)和超体积(HV:Hypervolume)两个指标上均取得了良好的结果,说明所提算法可以有效地兼顾收敛性和多...     

基于NSGA-Ⅲ算法的多无人机协同航迹规划

当多架无人机协同作战时,需要进行协同航迹规划,以提升任务成功率.将协同航迹规划中的约束转换为多个目标后,对NSGA(Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm)-Ⅲ算法与势场蚁群算法进行融合设计.算法首先对地图进行势场构建,使距离障碍物较近的节点不易被选择,并且引导搜索方向.然后对航...     

基于改进粒子群算法的飞行器冲突解脱方法研究

冲突解脱要求飞行器采用一种有效的方法来满足工作环境的限制。针对飞行器在多障碍环境下的冲突解脱问题,提出一种能够满足限制条件的改进粒子群算法(PSO)对冲突进行解脱。所提出的新算法(DARPSO)相对于经典粒子群算法有2个优点:第一,考虑了障碍对寻优过程的影响;第二,具有跳出局部极小的能力。仿真实验结果显示,所提出算法的优化效果要优于标准粒子群算法。将改进后的算法应用到飞行器冲突解脱过程中并进行仿真,结果表明,所提出的算法能够有效地指导飞行器躲避障碍,完成冲突解脱。     

基于改进人工蜂群算法的多机飞行冲突解脱策略

针对同一空域内多无人机飞行冲突解脱问题,提出了一种基于改进人工蜂群算法的冲突解脱策略。在传统蜂群算法的基础上改进了跟随蜂对雇佣峰的选择概率及跟随蜂的搜索策略,发挥了迭代过程中最优解的引导作用,保持了传统人工蜂群算法全局搜索和跳出局部最优的能力,解决了传统人工蜂群算法局部搜索效率较低的问题,提升了收敛性能,增加了得到最优解的概率。利用该算法通过航向调整和速度调整2种策略实现了多机的冲突解脱。对比仿真结果验证:该方法在收敛速度、运行速度和最优解的适应度等方面都较遗传算法有很大提升。     

MP-GWO算法在多UCAV协同航迹规划中的应用

多无人作战飞机(UCAV)协同航迹规划是多UCAV协同作战的重要组成部分,对协同作战的结果有很多的指引作用。多UCAV协同航迹规划属于多峰值优化函数求解问题,其求解稳定性比较差。为解决多UCAV协同航迹规划求解稳定性较差的问题,首先在对影响多机协同约束条件研究分析的基础上,结合单机航迹规划求解中的核心指标,建立了多UCAV协同航迹优化函数;其次利用多种群灰狼算法(MP-GWO)在求解多峰值优化函数问题上比较稳定的特点进行求解,最后将MP-GWO分别与GWO算法、EA算法和在新增威胁环境下的求解结果相比较来验证算法的优越可行性。仿真结果表明,MP-GWO算法对多峰值问题具有求解稳定性,能够适应突发威胁环境下的求解。     

自由飞行条件下冲突解脱的空中交通转盘算法

本文在参考了国内外有关文献的基础上,采用了一种基于交通转盘航路策略的方法来处理自由飞行中的冲突解脱问题,使用了原始的和改进的交通转盘法成功地进行了冲突解脱,接着对两种方法进行了解脱成本分析.最后进行了总结和展望.     

基于飞行计划集中处理的多航空器无冲突航迹规划

为增大空域容量,提高飞行安全,降低管制员的工作负荷,4D航迹预测与规划是国内新一代空管自动化系统中最为重要地一项核心技术。首先在预战术流量管理阶段,通过飞行计划集中处理得到的航空器飞行计划信息,将航线划分成若干航段。然后利用航空器在不同航段间的离散型模型和单个航段中运动的连续型模型建立混杂模型,通过全飞行剖面混杂模型进行航迹预测;在相对运动法中采用调整速度来规避航路交叉点冲突以实现冲突解脱。最后提出航迹规划方法并对航空器进行无冲突航迹规划。仿真算例表明：在飞行计划集中处理与混杂模型下预测的水平航迹与垂直航迹能够准确地反映航空器飞行状态变化;调速法或调整时刻能有效地规避飞行冲突,所以提出的无冲突4D航迹规划方法是切实可行的。     

基于改进差分进化算法的无人机在线低空突防航迹规划

为了解决无人机在部分未知敌对环境中的低空突防航迹规划问题,提出了一种改进的差分进化算法.该算法的进化模型采用冯.诺伊曼拓扑结构,并对其进行拓展,使种群在进化初期保持多样性,避免进化早期陷入局部最优,而进化后期加快收敛速度.该算法改进了差分进化算子中的变异操作,从而加快算法的收敛速度,快速找到多目标优化问题的最优解;同时,采用将绝对笛卡儿坐标和相对极坐标相结合的编码方式以提高搜索效率.将该算法用于无人机在线航迹规划仿真实验,并和未改进的算法结果作比较,验证了该算法的有效性.     

基于调速的飞行冲突探测与解脱方法

随着中国民航的快速发展,空域资源的紧缺和空中交通拥堵现象越来越严重,由此带来的飞行冲突也越来越多.首先,提出了一种基于调速的飞行冲突探测与解脱方法并且通过非线性规划的方法优化调速机动阶段的燃油消耗.其次,通过飞行冲突探测和解脱方法确定飞机可以进行调速的速度区间,通过优化调速机动阶段燃油消耗,得到可调速的速度区间中的最省油的速度.最后,将速度剖面实时分配给相关的航空器,使航空器之间的间隔大于给定的最小安全间隔.通过仿真分析,提出的飞行冲突探测与解脱方法能够快速解决飞行冲突,非线性规划优化燃油消耗的方法能够带来较大的燃油消耗的节省.     

基于改进蚁群算法的巡航导弹三维航迹规划

针对巡航导弹三维航迹规划的复杂性及其搜索空间大且效率低的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的航迹规划方法.将生存概率的优化目标函数由乘积最大化形式转化为和最小化形式,并与航迹段长度的优化目标函数形式一致,提出了允许后续航迹点的概念,将地形条件与航迹规划的约束条件加入搜索算法中,以使规划的航迹更符合实际情形且搜索空间减小,从而提高三维空间航迹规划的效率.仿真实例结果表明,所提出的规划方法可以规划出具有较大生存概率且可接受航程的航迹.     

混合性能指标进化优化算法研究综述

在设计优化问题领域，结合定性指标的系统优化是非常有意义的。本文首先，给出定性指标和定量指标的定义及特点；然后，综述显式和隐式性能指标进化方法；最后，综述解决含有混合性能指标问题的已有优化理论、方法，应用及存在不足。     

基于进化算法的约束处理技术

约束优化问题是科学和工程应用领域经常会遇到的一类数学规划问题,因而对其研究具有十分重要的理论和实际意义．进化算法是一种模拟自然进化过程的全局优化方法。综述基于进化算法的约束处理技术研究现状,提出几个值得关注的研究问题。     

多目标进化算法研究综述

简要介绍了多目标进化算法(MOEAs)的基本框架、研究历史、总体分类和主要方法,同时讨论了进化算法(EAs)在多目标优化的应用中的几个关键性问题及今后需进一步研究的工作.     

基于决策空间划分模型的多目标进化算法

为有效利用决定空间中的信息、提高收敛速度与准确度,提出了基于决策空间划分模型的多目标进化算法.该算法将决策空间划分成多个子决策空间并在每个子决策空间内映射出一个超球体,运用某一多目标进化算法完成超球体内个体的1轮次进化,基于粒子群优化算法的粒子移动机制实现超球体间的信息共享、引导超球体质心向最优解集方向移动.对8个测试问题的实验结果表明:基于决策空间划分模型的多目标进化算法在收敛精度和收敛稳定性方面比FastPGA,MOCell,NSGA-Ⅱ和SPEA2算法表现出更好的性能.     

一种基于协同进化的随机微粒群算法

在多种群协同进化和随机微粒群算法基础上,提出了一种改进的多种群随机微粒群算法,将各个子种群度独立的按照随机微粒群去进化,周期性的更新共享信息,共同寻求最优解。其中采用了两种不同的更新策略,并对这两种不同的方法进行详细的分析和比较。实验表明:合理调整更新周期能提高算法的收敛性。     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法，阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示．用9个非线性约束优化实例进行测试，结果表明，约束数目越多，信念空间对问题的解决所起的作用越明显．