角模块序列布图表示及基于角模块序列表示的边界约束布图规划算法

布图规划是VLSI布图设计中的关键环节, 通常采用随机优化算法, 而布图结构的编码表示(或称布图表示)是基于随机优化方法的布局算法的关键. 提出一种新的布图表示-角模块序列(CBL), 并从理论上证明它具有O(n)的布局评估算法计算复杂性和较小的解空间. 在布图设计中, 部分模块的位置需要满足一定的约束条件, 边界约束就是其中常见的一种. 通过边界约束可以将特定模块的位置限制在指定的边界上, 从而有利于模块与I/O端口的互连. 基于角模块表示, 推导出满足边界约束布局的充分必要条件, 并结合模拟退火过程, 通过修正中间解使受约束模块满足约束条件, 从而实现了基于CBL模型的边界约束布图规划算法. 将代价函数惩罚方法和启发式方法相结合, 设计了边界约束的惩罚项, 能够合理准确地衡量约束满足的情况, 从而有效地控制模拟退火的进度, 以保证最终布局满足所有约束. 对MCNC的标准例子的测试结果表明算法是十分有效的.     

优化时延和可布性的标准单元布局算法

分析了时延和可布性的关系, 提出了一个多步的布局算法来优化这两个目标. 首先, 时延驱动的布局算法找到一个全局最优解. 在第二步中, 本算法在保证不破坏时延特性的基础上提高芯片的可布性. 这个算法已经实现, 并且对若干实际电路进行了测试. 结果表明应用本布局算法最大时延值能够下降30%, 并且第二步中在保证时延值不变的情况下, 最大拥挤度下降10%.     

一种基于PIO改进强化学习的航天器复杂多约束姿态机动规划新方法

本文针对多个姿态约束条件下的航天器姿态机动规划问题进行了研究,提出了一种基于鸽群算法的改进的策略梯度强化学习算法(PIOPGRL).首先,针对强制指向约束和禁止指向约束,建立了基于角度的姿态约束模型,根据约束模型建立了强化学习的回报函数.然后,使用适应度函数替代策略评价函数,将鸽群算法与强化学习相融合.针对策略梯度强化学习算法计算量大、收敛速度慢的问题,使用鸽群算法求解策略梯度,极大减少了计算量.仿真结果表明,相比于策略梯度强化学习算法,基于自PIO改进强化学习的航天器姿态机动规划算法(PIOPGRL)在极大减少计算量的同时,有更优的规划结果,更小的机动代价,适用于微小航天器解决多个姿态约束条件下的姿态机动规划问题.     

移动机器人滚动路径规划的次优性分析

滚动规划是解决不确定信息环境下规划问题的有效方法. 研究了基于滚动窗口的移动机器人路径规划原理与算法, 对规划中的次优性问题进行了详细分析, 并结合具体实例加以阐述.     

移动机器人导航规划的双向平滑A-star算法

针对主流移动机器人导航中蒙特卡罗定位(MCL)算法误差大、传统A-star规划路径实时性差且所得路线为折线的问题,提出了一种基于双向平滑A-star算法的路径规划导航策略.首先提出多传感器融合蒙特卡罗定位的位姿估计定位算法;其次通过优化A-star算法的代价函数,使其整体搜索方向变为双向从而提高算法实时性;最后采取Bézier曲线对所规划路径进行平滑优化,解决A-star算法规划路径折线多、转弯角度过小而无法满足实际物理约束的问题.仿真实验结果展示,相比传统A-star轨迹规划算法,本文算法在路径长度和时间方面分别减少12.1%, 37.2%,平均安全距离和路径平滑度分别提升35.2%, 69.9%;同时在保证的定位精度下所测试的实际实验证明了本文导航规划算法的正确性和可行性.     

非球头刀宽行五轴数控加工自由曲面的三阶切触法(Ⅱ):刀位规划算法

基于单个刀位下刀具包络曲面的三阶近似模型,提出了非球头刀宽行五轴数控加工自由曲面的刀位规划新方法.该方法通过优化刀具的前倾角和侧倾角使得在刀触点处刀具包络曲面与设计曲面达到三阶切触,适用于任意的回转刀具,并且可以自然地处理无干涉约束、机床工作空间约束以及刀具路径光顺性约束.圆环刀加工螺旋面的仿真实例表明该方法可以显著增大加工带宽,提高加工效率.     

一种基于自适应种群变异鸽群优化的航天器集群轨道规划方法

航天器集群在复杂条件下的轨道规划问题是当前航天领域的热点以及难点.本文针对分布式集群航天器在队形变换过程中的轨道最优规划问题进行了研究,提出了基于自适应种群变异的鸽群算法(adaptive population variation pigeon-inspired optimization, APVPIO).本文对经典PIO算法中的核心演化算法、演化停滞以及易陷入局部最优解问题进行了研究.同时针对经典PIO算法的适应度函数进行了研究,并且结合轨道规划问题进行了改进.最后基于自适应种群变异的鸽群算法进行了仿真实验,结果表明, APVPIO算法,相比于经典PIO算法、PSO算法在极大减少计算量的同时,有更优规划结果、更深的种群演化深度以及更快的收敛速度,可以满足航天器集群在复杂约束条件下的轨道规划问题.     

基于异步双精度滚动窗口的无人机实时航迹规划方法

针对动态环境中的无人机实时航迹规划问题,提出了一种基于异步双精度滚动窗口的快速规划方法.分别在全局窗口和局部窗口内进行粗略的和精细的航迹规划,并按照不同方式采用不同频率推动窗口滚动,综合应用全局重规划与局部重规划.实验表明,该方法时间效率高,通过调节窗口范围和采样精度,易于平衡实时航迹规划最优性与快速性.     

平推无扰曲线及其在机械臂无扰运动规划中的应用

为扩展对空间自由漂浮机械臂系统进行的载体姿态无扰运动规划的可解空间,提出一种新的运动规划方法.首先,首次提出一类平推无扰曲线,利用自由漂浮机械臂系统的非完整约束推导了平推无扰曲线满足的方程,并分析了平推无扰曲线的特性;其次,将满足载体姿态无扰的关节运动曲线分为两段,其中一段是经过目标点的平推无扰曲线,另一段是通过初始点并且和平推无扰曲线相交的一般无扰曲线;最后,基于Gauss伪谱法和直接打靶法的混合规划策略求解一般无扰曲线.数值计算的结果表明,本文提出的方法能够快速有效实现机械臂的无扰运动规划,并且该方法的可解空间几乎可以覆盖机械臂系统的整个工作空间.     

快速平滑收敛策略下基于QS-RRT的UAV运动规划

基于快速扩展随机树(rapidly exploring random tree,RRT)的运动规划算法,通过随机采样的方式探索未知任务空间,具有概率完备性和较高的计算效率.该类算法在应用于无人机运动规划时必须对飞行距离、过程安全性和航路平滑度进一步优化.针对这一问题,首先对威胁环境、无人机运动学性能和探测能力建模,然后根据飞行特征设计了随机采样、威胁规避、路径可跟踪性以及全局与局部平滑性等优化策略,并构建快速平滑收敛RRT(quick and smooth convergence RRT,QS-RRT),最后以此为基础分别提出了面向已知和未知任务空间的无人机运动规划算法.仿真结果表明,该算法能够在保证飞行路径收敛性、安全性及其规划效率的基础上,有效缩短飞行距离,改善航路的可跟踪性和平滑度,增强在实际飞行过程中的可操作性.此外,该算法还易于在航路优化效果和规划效率之间权衡,增强了对不同规划任务需求的适应性.     

基于改进万有引力搜索算法的无人机航路规划

无人机航路规划是根据任务目标规划出某种性能指标最优的飞行航路的全局优化问题.本文将改进后的万有引力搜索算法用于求解航路规划问题,在万有引力搜索算法的速度更新部分引入粒子群算法中的记忆和群体信息交流功能,改善了最优解的质量;然后提出了基于权值的粒子惯性质量更新公式,以加快全局搜索的收敛速度;后运用优胜劣汰的选择操作规则,对粒子的位置进行更新,使种群始终朝着最优解的方向进化.通过与其他仿生智能计算方法的仿真实验对比,验证了本文所提算法可在复杂作战环境下实时有效规划出无人机的最优航路.     

月面巡视器遥操作中的任务规划技术研究

任务规划技术是嫦娥三号任务中月面巡视器遥操作中的一项关键技术.本文首先分析了各种月面环境因素对巡视器月面工作过程的影响机制,综合考虑月面地形因素、太阳能量、光照阴影以及对地通信条件等,建立了面向任务规划的综合月面环境.在该环境模型基础上,提出了一种月面巡视器遥操作中的任务规划方法.通过定期更新环境模型,将动态环境模型下的路径规划问题转换为一系列静态环境模型下的路径规划问题,实现任务层的动态路径规划;在路径规划过程中进行实时约束检查,实现行为规划并将其影响效果迭代入动态路径规划过程中,最终实现巡视器任务规划.针对不确定性,本文引入弹性计划提高任务规划输出结果在实际工程中的可行性.仿真实验结果表明:月面综合环境模型全面描述了影响巡视器任务规划的各种环境因素及其影响;任务规划方法可生成全局最优路径,以及沿路径安排的满足约束条件的巡视器行为序列,最终生成巡视器的月面工作序列,作为地面遥操作实施的依据.     

考虑工艺参数变化的安全时钟布线算法

在超深亚微米（VDSM）工艺下，由光刻工艺带来的光学邻近效应不可忽略，时钟偏差受到光学邻近效应等工艺参数变化的影响非常严重。提出了一种带缓冲器插入的安全时钟布线算法，来防止因光学邻近造成线宽变化对时钟系统的影响。该算法提出了“分支敏感因子”（BSF）的概念，通过构造特殊的树型拓扑结构和布线过程中的缓冲器插入等操作，达到总体布线长度和偏差灵敏度的平衡．实验结果表明，算法可以得到一个抗光学邻近效应工艺参数变化的可靠时钟布线树，时钟偏差被有效地控制在合理范围之内。     

全局环境未知时基于滚动窗口的机器人路径规划

研究了全局环境未知时机器人的路径规划问题,借鉴预测控制滚动优化原理,提出了基于滚动窗口的移动机器人路径规划方法.该法充分利用机器人实时测得的局部环境信息,以滚动方式进行在线规划,实现了优化与反馈的合理结合.探讨了规划算法的收敛性.     

多工况拓扑优化问题的一种新解法——导重法

将导重法引入两类多工况拓扑优化问题的求解.首先介绍了导重法及其拉格朗日乘子的求法,并用对偶方法对多约束优化问题的拉格朗日乘子求法进行了改进;然后推导了用导重法求解最小柔度拓扑问题和最小质量拓扑优化问题的迭代公式并计算了相应的算例.算例计算结果表明,采用导重法求解多工况拓扑优化问题具有迭代公式简单、收敛速度快、求解效果好的优点.通过与Ansys中采用的SCP方法的计算结果进行比较可以看出,导重法是求解拓扑优化问题的一个行之有效的方法,它为拓扑优化问题的求解提供了一条新的途径.     

基于搜索空间缩减策略的供水管网抗震设计参数优化

供水管网抗震优化设计模型以用户节点的抗震安全能力为设计目标,包含管网拓扑布局及管段结构抗震能力两个设计参数,寻找最优设计参数是离散变量组合优化问题.提出了一种基于两阶段搜索空间缩减策略的管网抗震优化设计模型求解方法,第一阶段利用度约束连通图生成初始种群,缩小优化初始搜索空间;第二阶段采用违约个体修补策略转换优化进行过程中不满足约束条件个体所处的搜索空间,实现了优化过程中搜索空间的动态缩减,提高了优化搜索的效率.此方法在供水管网抗震优化设计中有较高的效率,也可为其他有约束离散变量优化问题提供参考.     

近地轨道长时间多星交会任务混合规划

对近地轨道长时间多星交会问题,考虑基于光照条件的时间窗口与J2摄动影响,建立多星交会混合整数非线性规划模型,提出两层混合优化方法进行求解：上层问题以交会次序、交会轨道转移时间及交会后服务时间为设计变量,采用混合离散连续编码遗传算法求解,下层优化以单次交会轨道机动时间及机动冲量为设计变量,采用下山单纯形法求解;推导考虑如摄动轨道要素差分线性交会方程,并以该方程为基础提出下层优化近似策略,以提高计算效率．仿真结果表明：1）建立的近地轨道长时间多星交会任务的混合整数非线性规划模型是有效的,提出的两层混合优化方法可以获得满足时间窗口约束的满意解;2）推导的线性交会方程是考虑如摄动长时间轨道交会轨道良好的一阶近似;3）在如摄动影响下长时间交会问题无论在一个还是多个轨道周期的时间尺度上均具有多峰性,基于混合编码遗传算法求解多星交会任务规划问题符合问题特征．     

移动机器人导航规划的双向平滑A-star 法

针对主流移动机器人导航中蒙特卡罗定位(MCL)算法误差大、传统A-star规划路径实时性差且所得路线为折线的问题,提出了一种基于双向平滑A-star算法的路径规划导航策略.首先提出多传感器融合蒙特卡罗定位的位姿估计定位算法;其次通过优化A-star算法的代价函数,使其整体搜索方向变为双向从而提高算法实时性;最后采取Bé...     

一类含积分约束的生产制造系统优化调度

“即时消费”类生产制造系统的优化调度具有重要学术和应用价值. 满足此类系统对产量的实时需求, 考虑调度计划的可实现性具有挑战性. 如何得到精确满足累积产量实时需求的最优调度目前尚无系统方法, 迫切需要研究. 本文建立了含积分约束的生产制造系统优化调度新模型. 通过对生产量变化率约束的深入分析, 证明了该类优化问题等价于光滑非线性规划问题. 生产设备在各时段的产量上下界可表述为时段初、末时刻瞬时生产率的二元函数, 且为精确可达的上下界. 本文结合梯度映射的单调性, 证明了上下界函数的凸性(凹性), 在生产成本为凸函数时, 进一步证明了此类优化调度问题等价于凸规划问题. 本文以上述分析为基础, 针对含积分约束的生产制造系统优化调度问题, 提出了两阶段数值求解方法, 在许多情况下可以迅速获得调度问题的全局最优解. 新模型和相应求解方法克服了生产量变化率约束带来的困难, 获得了精确满足累积产量实时需求的最优调度. 本文同时以电力生产优化调度问题为例, 进行数值求解, 并对结果进行了讨论, 验证了新模型和相应方法的有效性.     

基于交通流特征的可变信息板布局优化方法

为了引导交通流的合理分布并确定城市路网中可变信息板的布局方案,本文提出了一种基于路段交通流特征信息量评估的可变信息板布局优化方法。利用图论对城市路网进行描述,建立了基于信息熵的路段交通流特征信息量评估模型。并结合实际路网的拓扑结构特性,设计了可变信息板布局方案的初步生成方法。12节点的网络实例验证显示:该布局方法是有效的,且便于交通管理者所理解。同时,提出的交通流特征提取方法具有较强的应用性,可为道路规划与安全评估提供基础信息。