基于粒子群算法的固定时间多约束无人机轨迹规划

针对粒子群算法在轨迹规划时,将无人机视为质点,未考虑无人机的飞行时间、角度等参数的不足,提出一种数值方法结合粒子群算法的轨迹规划求解方法。首先,考虑到对每个时刻控制变量进行优化会耗费大量的时间,将无人机的飞行时间离散为一定数量的切比雪夫配点,在这些离散的配点处优化控制变量以减小计算负担;其次,将角速度作为控制变量,运用曲线拟合求解出角速度与时间的函数,经过积分求出无人机的角度、位置与时间的函数;再次,将结果代入粒子群优化模型并结合无人机运动学模型进行优化求解,根据分配的时间计算出最终的角速度、角度以及位置坐标;最后,在复杂环境下进行无人机轨迹规划仿真,通过与已有方法的对比,验证所提求解方法的有效性和可行性。结果表明,所提出的轨迹求解方法可以求出包括位置在内的各个运动学参数,规划出光滑的轨迹并且成功避开前进过程中的障碍物。所提方法有效提升了轨迹规划的求解维度,对实现智能自主化飞行有一定的参考价值。     

一种新的变异粒子群算法

基于对现实中鸟的飞行方式的模拟,提出了一种新的变异粒子群优化算法(VPSO).该算法增加了粒子的飞行(搜索)模式,粒子具有随时调整其飞行(搜索)方式的能力.实验结果表明:笔者算法在一定程度上改善了标准PSO存在的易陷入局部最优之不足,具有比标准PSO更强的跳出局部最优的能力和更好的全局优化能力,可用于求解高维复杂优化问题.     

调整时间可分离的FlowShop调度问题F3|s|C_(max)

研究了三台机器调整时间可分离的FlowShop调度问题,目标函数为极小化最大完工时间·证明了最优调度可能不是排列调度,但是工件在前两台机器上具有相同加工顺序的调度中至少存在最优调度·在排列调度范围内,对于工件在第二台机器上的调整时间与加工时间之和的最大值不超过工件在第一台或第三台机器上的调整时间与加工时间之和的最小值的情况,给出了求解最优调度分派规则,并以分派规则为基础给出了多项式最优算法     

改进粒子群优化算法的绝对值方程求解

为了提高绝对值方程问题的求解精度,提出改进粒子群优化算法的绝对值方程求解方法.首先在粒子群的飞行过程中,对粒子位置进行评价,然后根据评价结果对粒子位置进行更新操作,保证粒子群向全局最优解搜索,最后应用于绝对值方程求解.结果表明,改进后的方法可以避免求解时易出现的早熟现象和难以获得局部最优解问题,能获得更高精度的绝对值方程解,而且迭代次数较少.     

基于离散布谷鸟搜索算法的带阻塞有差速混合流水车间调度

基于以最小完工时间为目标的带阻塞有差速混合流水车间调度问题,提出了一种改进的离散布谷鸟搜索算法。在基本布谷鸟搜索算法的莱维飞行和巢寄生性的基础结构上,提出了一种基于交叉策略的莱维飞行机制,以便算法能够解决离散问题;同时,通过非余弦递减策略的动态发现概率去发现劣质鸟巢,并利用排列差分进化算法的变异思想将劣质鸟巢重建;在搜索过程中设定全局最优极值保持代数为阈值去重新发现劣质鸟巢,以防止算法陷入局部最优;最后利用邻域搜索方法进一步提高算法的搜索精度。通过仿真实验验证了该算法在求解混合流水车间调度类离散问题上的有效性与优越性。     

基于Gauss伪谱法的制导炸弹最优弹道研究

针对滑翔增程制导炸弹快速打击固定目标的弹道优化问题,给出了一种基于Gauss伪谱法的优化方法。以制导炸弹的飞行时间为性能指标,将控制系统简化为一阶惯性环节,引入虚拟控制量作为优化变量;同时,为满足炸弹本身结构和攻击目标的要求,添加过程约束和末端约束,建立了纵向平面内的弹道优化模型。通过Gauss伪谱法对方程中的控制变量和状态变量离散化,将其转化为非线性规划(Non-linear programming,NLP)问题,采用序列二次规划(Sequential quadratic programming,SQP)方法进行了求解;基于协态映射定理和一阶必要性最优条件,对求解的结果进行了验证,并与常规最大升阻比法进行了对比。结果表明,Gauss伪谱法不仅能够提高制导炸弹的射程,而且还能够优化炸弹飞行时间。优化后的飞行时间缩短了9.3%以上。     

动态改变惯性权重的新模式粒子群算法

针对标准粒子群算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优、收敛精度不高和收敛成功率低的不足,提出了一种改进的粒子群算法.通过算法所处的迭代阶段和粒子的分布情况动态改变惯性权重的值,并根据每个粒子的更新情况调整其飞行的起点.最后4个测试函数仿真结果表明,在求解复杂优化问题时,改进后算法的收敛精度和收敛成功率均有明显提高.     

基于改进遗传算法的农产品物流配送模型研究

农产品物流配送过程中时间和成本最小化是一个关键的问题。研究在分析农产品特点和用户需求的前提下构建农产品物流配送路径模型，并利用改进遗传算法对该模型进行求解。实验表明遗传算法和改进遗传算法的最优解分别为16087.9元和15129.6元，最优配送路径分别有9条和10条。改进遗传算法的最优目标函数值为最具有优势。改进遗传算法在求解农产品物流配送模型中具有合理性和有效性，能获取最佳路径和最优目标值。     

自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法

针对正弦余弦算法（SCA,sine cosine algorithm）局部搜索能力差的缺陷,提出自学习策略和Lévy飞行的正弦余弦优化算法（SCASL,sine cosine optimization algorithm with self-learning strategy and Lévy flight）。首先,提出正弦余弦算法自学习策略和非线性权重因子,使搜索个体记忆自身历史最优位置,在寻优过程中指导搜索个体更新位置,提高SCA的局部搜索能力;算法寻优后期,当搜索陷入局部最优时,采用基于Lévy飞行的停滞扰动策略使算法跳出局部最优,提高SCA的局部最优规避能力。基于13个经典基准测试函数对算法性能进行测试的实验结果表明,SCASL相比标准SCA和较新的优化算法SSA,VCS,WOA,GSA,具有更高的计算效率,收敛精度以及更强的局部最优规避能力。求解无人作战飞机航迹规划的仿真结果表明,在有6个敌方威胁源的战场环境中,相比SCA,SCASL求解得到的飞行航迹具有更小的航迹代价。综上,所提出的SCASL具有较强的寻优能力。     

基于二分图最优完备匹配的目标关联算法

针对群目标编队飞行过程中的关联问题,提出基于二分图最优完备匹配的目标关联算法.该算法利用网格邻聚构造了目标关联二分图,并给出了二分图中边的权值定义;以二分图最优完备匹配作为约束条件建立了关联模型,通过求解最优解实现了目标的正确关联.用蒙特卡罗仿真结果对所提算法在各种不同的系统偏差、目标飞行间距环境中的关联性进行了比较验证,结果表明:所提算法能够取得良好的关联效果,可以有效地抵抗传感器系统偏差的影响,同时也大大降低了密集群目标关联的不确定性,其计算复杂度能够满足实际应用需求,从而证明了该算法的有效性和鲁棒性.     

基于命中的机场航班中转衔接性优化

为解决目前国内机场中转衔接效率不高的问题,通过分析影响机场航班中转衔接性的因素,基于航班波的理论定义命中的概念及其计算方法,构建了以枢纽一日中转衔接命中数最大化为目标,同时考虑时间约束、绕航约束和跑道容量约束的时刻调整模型。设计自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解,在自适应遗传算法中引入模拟退火的思想提高算法的全局搜索能力和收敛速度,并与传统遗传算法和模拟退火算法进行对比。对首都机场一日起降航班数据进行实证分析,分别求解出3种时间窗调整时长下的最优命中数,并迭代出相应的航班时刻表。结果表明,改进算法能在更短时间内获得较高质量的近优解,优化后的航班时刻呈现出明显的波形结构,机场的中转衔接性能得到了有效提升。     

考虑机场、航空公司与空管需求的机场群离场航班时刻优化

随着我国航空流量的不断增加,机场群内航班延误时间长、延误架次多、机场时刻紧张等问题逐渐暴露,这些问题主要是航班时刻设置不合理所导致。为解决这些问题,需要对机场群内航班时刻进行优化。本文通过从机场、航空公司、空管三个角度综合考虑,分别以延误时间、航空公司航班时刻调整总方差、管制员总调整量作为优化目标,建立了机场群航班时刻优化模型,并使用权重线性递减的粒子群优化算法实现对模型的求解。以京津冀机场群为例进行分析,使用Matlab对模型进行寻优。结果表明优化后机场群内总延误时间由77 580分钟至46 260分钟,航空公司航班时刻调整总方差由447.076减少至63.141,管制员总调整量由467 次减少至253 次,三个目标均得到了优化。可见该模型权衡了机场、航空公司与空管之间的公平性,为机场群航班时刻的优化提供了理论参考。     

移动威胁下的无人机三维航迹规划

针对移动威胁下的无人机三维航迹规划问题,采用自适应卡尔曼滤波算法,对移动威胁的状态信息进行了预测,依据其航迹方位角、航迹倾斜角与视线角之间的关系,建立了航迹角控制数学模型,并提出了移动威胁下基于参数调整的航迹规划算法.仿真结果表明,该算法能够保证无人机有效地躲避空中移动威胁,并提高了其规避移动威胁的快速性.     

生物序列模体发现的最优化模型

提出了生物序列模体发现的最优化模型,该模型适用于搜索资源(如计算时间)有限的情况,传统的模体发现方法可能在资源耗尽后仍不能得出任何结果.基于最优搜索理论给出了一种在有限的时间资源下的最优模体发现策略和算法实现,并得到了一些实验结果.     

中继法解决临近空间Ka波段通信黑障问题研究

为了克服火箭弹滑翔飞行过程中各种扰动因素的影响,提高弹道控制效果,研究了一种非线性随机系统最优控制方法。基于火箭弹飞行过程的一般控制原理,建立了微分方程形式的姿态动力学模型;以攻角和侧滑角作为观测量,以舵偏角作为控制量,推导出姿态控制系统的状态方程、目标函数与控制律;给出了伴随函数的详细表达式,并基于里卡蒂方程设计了最优滤波器。以滑翔段启控点散布作为特征点进行姿态控制器控制参数设计与仿真分析。仿真结果表明,该控制器系统响应快,具有良好的控制品质。     

基于最优搜索理论的失踪旅游者搜救模型研究

文章研究在失踪旅游者搜索问题中引入最优搜索理论的方法。针对失踪者相对静态的情况,在目标分布函数与探测函数的基础上建立搜索模型,通过拉格朗日乘数法最优化计算,导出了探测函数服从指数形式时的静态失踪旅游者最优搜索模型和搜索资源最优配置的计算方法。经示例比较,研究建立的搜索模型大幅度缩短了失踪旅游者的搜索时间,提高了搜索效率与失踪者的生还机会。     

动态环境下基于微粒群优化算法的数据分类方法研究

动态环境下数据流容易出现概念漂移现象。随着数据的逐渐到达,隐含在数据中的知识在一定程度上会出现改变,当前数据分类方法无法进行动态更新,不适于动态环境下数据的分类。为此,提出一种新的基于微粒群优化算法的数据分类方法,通过K-means方法对动态环境下的数据进行分类。介绍了微粒群优化算法,将所有个体看作d维搜索空间中没有体积的微粒,在搜索空间中以某一速度飞行,该速度可通过其自身及相邻微粒的飞行经验进行动态调整。通过某种规则对新微粒的局部最优值进行更新,利用优化后的微粒群算法实现数据分类。实验结果表明,所提方法分类性能优,实时准确率高。     

一种滑翔增程火箭弹姿态控制器设计

为了克服火箭弹滑翔飞行过程中各种扰动因素的影响,提高弹道控制效果,研究了一种非线性随机系统最优控制方法。基于火箭弹飞行过程的一般控制原理,建立了微分方程形式的姿态动力学模型;以攻角和侧滑角作为观测量,以舵偏角作为控制量,推导出姿态控制系统的状态方程、目标函数与控制律;给出了伴随函数的详细表达式,并基于里卡蒂方程设计了最优滤波器。以滑翔段启控点散布作为特征点进行姿态控制器控制参数设计与仿真分析。仿真结果表明,该控制器系统响应快,具有良好的控制品质。     

一种基于麻雀搜索算法优化PID的气体流量控制系统设计

为了解决气体流量控制器（MFC）在使用过程中因受到系统扰动所导致的输出流量震荡不稳定以及调节时间长等问题,通常采用比例、积分、微分（PID）控制方法来改善控制效果.采用基于麻雀搜索算法（SSA）的PID参数优化方法,模拟麻雀对环境的搜索行为,对比PID参数进行优化,并将优化后的模型用于反馈补偿控制.实验结果表明,与传统PID参数设置方法相比,基于SSA的PID参数优化方法可以更快地找到最优解,系统输出流量的稳态误差远小于3%,调节时间缩短至300 ms,最大超调远小于4%,显著提高了MFC的控制性能.     

基于弹道下降方式的无人机风险评估与航路规划

针对无人机系统失效后对地面人员及财产安全的威胁,提出了一种基于弹道下降方式下的无人机风险评估及航路规划方法。分析了无人机失效后的下降特点及规律,采用栅格法划分空域环境,以地面不同属性构建低空空域环境风险评估模型。结合无人机飞行的风险值、路径长度和空域情况,建立了多目标、多约束的无人机飞行航路规划模型。利用改进蚁群算法进行求解：优化转移概率,避免蚂蚁陷入死区间和减少盲目搜索;对信息素的更新进行改进,调整自适应系数增强最优路径的信息素浓度,提高算法收敛速度与稳定性。相比传统蚁群算法的路径规划,运行时间缩短6.7%、最优路径风险值降低41.45%、整体性能提高18.0%。仿真结果表明：本文模型及改进算法可以在提高路径安全性的前提下,缩短规划路径生成时间且保障运行的经济性。