基于突发任务多无人作战飞机攻击多目标研究

针对无人作战飞机在动态不确定环境中任务执行的路径规划问题,提出了一种基于突发任务的路径规划方法。在单机路径规划中,通过建立Voronoi有向图,并根据Dijkstra算法为每架无人作战飞机寻找最优、次优路径,针对路径规划中的多目标攻击和协同的问题,设计了一种多目标攻击任务规划器,结合突发任务的情况,给出了多目标攻击策略。仿真的结果表明所提方法是可行的。     

基于动态路径规划的物流仿真控制技术

针对传统的静态路径规划与车间复杂的物流网络不一致的问题,提出了基于动态路径规划的物流仿真控制技术.通过对物流运行过程的分解,建立了基于物流的装载、运输和卸载等动作传感器触发的物流仿真控制逻;利用轨道选择规则和工件选择规则,实现了物流运行的调度控制;以轨道交叉点的计算为基础,利用Dijkstra算法实现了最短路径计算;通过在动态传感器中加入路径规划算法,实现了基于动态路径规划的物流仿真控制.最后通过建立物流仿真模型,验证了上述方法的有效性.     

一种无人机路径规划算法研究

指出了飞行器航迹规划与路径规划的区别；提出了一种给定威胁分布下的无人机路径规划算法。根据威胁分布情况构造无人机可能飞行的航路集，用voronoi图表示出来，采用Dijkstra算法搜索威胁分布图，求解粗略最短路径。在粗略最短路径的基础上，应用三次样条曲线和序列二次规划的方法求解最优路径。用Matlab进行仿真验证，证明了算法的有效性。     

基于动态贝叶斯网络的无人机路径规划研究

针对威胁可变及威胁体不尽相同的无人机路径规划问题,提出了一种局部路径重规划的算法。该算法首先构造出战场具有n类威胁体的初始路径图———“改进型Voronoi图”,后应用Dijkstra算法搜索威胁分布图,求解粗略最短路径。在无人战斗机飞行过程中,威胁体威胁等级不断变化,无人战斗机通过多传感器数据融合知识构建动态贝叶斯网络图,感知环境,获取信息,应用Viterbi解码算法获得实时威胁等级,进行局部改进型Voronoi图的重构,以完成局部路径重规划,提高了无人战斗机在实战环境下生存概率。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性。     

多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法

一般车辆路径问题的目标是总路程或总费用最小, 而在应急管理或特殊配送中要求以最快的速度完成配送任务, 该文研究了以最快完成为目标的多车场多车型车辆路径问题的变异蚁群算法. 首先介绍了多车场多车型最快完成车辆路径问题, 然后分别给出求解多车型和单车型问题的车辆分割的动态规划方法, 并把单车型问题的动态规划方法和改进的Split方法进行对比, 同时利用改进的最大流算法将车辆分配给各车场, 从而把该问题转化为寻找最优顾客排列的问题. 随后给出了求解该问题的变异蚁群算法, 最后给出了计算实例.     

具有模糊关系约束的线性规划的解法

研究了具有模糊关系方程约束的线性规划问题.由于此类规划的非空可行集一般是一个非凸集,传统的求解线性规划的方法不适合求解此类规划问题,因此有必要提出一个求解此类规划问题的有效算法,本文首先刻画了该类规划可行集的结构,基于该可行集的结构,应用惩罚函数和遗传算法给出了该类规划问题的一个具体求解方法,得到了近似最优解.为了说明该方法的有效性,最后给出了具体的算例.     

多UCAV航迹规划研究

给出了一个实时、可行的多UCAV航迹规划和控制算法.构建了多UCAV航迹规划的系统总体结构;提出以协同时间作为指标建立协同管理层的思想,并给出了多UCAV协同飞行时间的确定方法;基于voronoi图的方法规划了UCAV航路点路径;利用开关控制法进行了航迹控制.用Matlab仿真验证了算法的有效性.     

不确定环境下基于动态子目标搜索的移动机器人导航算法及其实现

在不确定环境下进行移动机器人的路径规划一直是当今机器人研究领域的一个焦点问题和难点问题。采用最短切线法引入动态子目标,通过分析激光检测系统LMS200采集的数据,在导航途中临时产生一系列子目标来代替真实目标点,提出了一种基于最优动态子目标的搜索的最短路径算法SAS,并在此基础上,对算法进行了改进。在仿真和真实环境下的实验结果都表明方法可行有s效,能够满足移动机器人导航的实时性要求,为移动机器人实现无碰撞局部最优路径规划提供了一种新型实用算法。目前该方法已经成功地应用于浙江理工大学移动机器人ZSTU。     

基于蚁群优化的物流网络多约束路径规划

面向大范围、大规模的军用物资调度,为保障任务规划满足多个约束的可行路径,是NP-C问题.本文在详细分析物流保障网络传输属性的基础上,给出了约束参数的完整描述,建立了多约束路径规划数学模型,设计了一种带综合启发因子的蚁群优化算法.仿真实验表明,该算法搜索效率高,具有全局收敛性,经过有限次迭代能够获得可行解,对网络规模和约束参数选择具有较好的灵活性和扩展性.     

基于蚁群算法的水下潜器三维空间路径规划

路径规划是水下潜器智能控制的关键技术之一,其任务是在已知障碍物的环境中按照某一最优指标寻找一条从起始点到目标点的无碰路径。使用蚁群算法对水下潜器三维空间路径规划问题进行了研究,以ACS算法为基础设计了路径优化搜索算法,详细讨论了信息素表示方法、路径点选取原则、启发式函数设计和信息素更新规则,给出了算法的具体流程,仿真实验结果表明,该算法能够方便有效的实现三维空间中的路径规划。     

Hybrid hierarchical trajectory planning for a fixed-wing UCAV performing air-to-surface multi-target attack

This paper considers the problem of generating a flight trajectory for a single fixed-wing unmanned combat aerial vehicle (UCAV) performing an air-to-surface multi-target attack (A/SMTA) mission using satellite-guided bombs. First, this problem is formulated as a variant of the traveling salesman problem (TSP), called the dynamic-constrained TSP with neighborhoods (DCTSPN). Then, a hierarchical hybrid approach, which partitions the planning algorithm into a roadmap planning layer and an optimal control layer, is proposed to solve the DCTSPN. In the roadmap planning layer, a novel algorithm based on an updatable probabilistic roadmap (PRM) is presented, which operates by randomly sampling a finite set of vehicle states from continuous state space in order to reduce the complicated trajectory planning problem to planning on a finite directed graph. In the optimal control layer, a collision-free state-to-state trajectory planner based on the Gauss pseudospectral method is developed, which can generate both dynamically feasible and optimal flight trajectories. The entire process of solving a DCTSPN consists of two phases. First, in the offline preprocessing phase, the algorithm constructs a PRM, and then converts the original problem into a standard asymmetric TSP (ATSP). Second, in the online querying phase, the costs of directed edges in PRM are updated first, and a fast heuristic searching algorithm is then used to solve the ATSP. Numerical experiments indicate that the algorithm proposed in this paper can generate both feasible and near-optimal solutions quickly for online purposes.     

基于栅格法的钢厂无人天车调度系统

为解决钢厂无人天车自动调度问题,利用栅格法建模。提出了一种改进的A*算法,对库房各路段和天车不同的移动方式赋予不同的移动代价,计算出总代价最小,并能规避障碍物的板坯调运线路;为了解决人工操作天车效率低的问题,设计了一套智能调运规则,可有效处理调运过程中可能出现的天车冲突、紧急不可用,以及天车之间、天车与平板车之间相互配合等问题,最终生成天车及相关设备的调运指令。仿真实验结果及现场应用表明了上述方法的可靠性和高效性。     

基于TDOA/AOA混合的高精度室内可见光定位算法

为了提高室内三维空间的定位精度,提出了一种基于联合到达时间差与到达角度(time difference of arrival/angle of arrival,TDOA/AOA)信息的混合定位算法。由于构建的目标函数具有非凸性,采用传统定位算法在目标函数求解过程中会出现局部最优解的问题。因此,针对该问题,将目标函数转成二次约束二次规划问题,通过引入半定松弛(semi-definite relaxation,SDR)方法将目标函数转换为二阶锥规划(second order cone programming, SOCP)问题,寻找全局最优解。其次,针对SOCP无法对凸包外的目标进行有效定位的问题,在该算法的基础上引入了惩罚项,使松弛后的约束条件进一步逼近原始约束条件,解决了定位过程中的凸包问题。数值仿真结果表明:在10 m×10 m×3 m的三维定位空间内,选取40×40个测试点,平均定位误差为1.39 cm,可实现室内三维空间高精度定位。与传统的混合定位算法相比,均能够获得较高的定位精度。     

Effective path planning method for low detectable aircraft

To utilizing the characteristic of radar cross section (RCS) of the low detectable aircraft, a special path planning algorithm to eluding radars by the variable RCS is presented. The algorithm first gives the RCS changing model of low detectable aircraft, then establishes a threat model of a ground-based air defense system according to the relations between RCS and the radar range coverage. By the new cost functions of the flight path, which consider both factors of the survival probability and the distance of total route, this path planning method is simulated based on the Dijkstra algorithm, and the planned route meets the flight capacity constraints. Simulation results show that using the effective path planning algorithm, the low detectable aircraft can give full play to its own advantage of stealth to achieve the purpose of silent penetration.     

小型无人机快速三维航迹规划方法

针对小型无人机航迹规划中难以满足自身性能约束和实时性要求的问题,将飞行环境中的威胁分为可穿越威胁和不可穿越威胁;基于序列规划思想,采用粒子群优化算法规划基准航迹,采用改进的稀疏A*算法进行在线航迹规划。为提高在线航迹规划效率,将三维航迹规划转化为二维水平面规划和高度规划,仿真实验验证了该算法能够生成三维可行航迹,且规划时间显著减少。     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

铁路技术站调机运用模型及算法

研究铁路车站作业计划编制过程中,如何编制调机运用计划的关键问题,通过分析运用调机时区集合上的偏序结构特点,可以知道使用调机问题的实质是偏序集合的全序分解问题。利用偏序集合的传递性构造调机的有向图－图,再将调机运用问题转化有向图的有向路分解问题,对于传递图构造它对应的偶图－无向偶图,将传递图的向路分解问题转化为其对应偶图的匹配问题,最后,利用偶图最大匹配问题的算法解决调机运用问题。     

平面点集凸壳的快速近似算法

提出并实现了平面点集凸壳的一种新的近似算法——多方向极值法。该算法首先根据用户输入的控制参数,顺序生成一系列极值方向,每个方向有对应的极值表达式;然后扫描平面点集中的点,依每个点的坐标更新各方向上的极值点信息;最后按照一定的顺序装配各极值点并去重,得到该平面点集的一个近似凸壳。实验表明,该算法执行效率高,不但可以单独应用在一些对时间要求比较苛刻而对精度要求不高的场合,而且可以作为快速凸壳算法的一个预处理过程。     

基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较

以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化 (honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。