基于神经网络的移动机器人路径规划方法

针对动态环境下移动机器人路径规划,提出了一种基于递归神经网络的实时路径规划方法。利用神经网络表示机器人的工作空间,每个神经元都只有局部侧连接。目标点位置神经元具有全局最大的正活性值,该活性值通过神经元之间的局部侧连接逐渐衰减地传播到整个状态空间,障碍物及其周围区域神经元活性值则被抑制为零。目标点全局地吸引机器人,障碍物局部地将机器人推开实现避障,从而能够在动态环境下产生最优规划路径。仿真结果表明该方法具有较好的环境适应性和实时性。     

北方农牧交错带土地利用结构的最优规划

运用线性规划、层次分析和模糊数学的隶属函数对北方农牧交错带土地利用结构的不同经济效益、投入水平和水土流失为目标的函数进行分权计算与综合评价,最后再运用模糊数学的隶属函数,得出几种评价中最可行的方案.优化方案为土地利用由2005年的农、林和草面积比例54:10:36调整为30:13:57.表8,参7.     

含退出期权的动态联盟控制路径规划

股权控制与关系管理是联盟控制的主要方式.围绕联盟效益和稳定的平衡,根据博弈理论从动态视角研究联盟的控制决策.研究结果表明,在动态博弈框架下,联盟的控制特性及稳定性与企业退出期权的持有能力有关.持有退出期权的企业将在联盟中处于优势地位并倾向于运用单一的控制机制--股权控制.没有退出期权的企业则更加依赖关系管理,联盟的股权控制与关系管理呈现互补特征.随着联盟中持有退出期权的企业数目的增加,联盟关系趋向于不稳定.与此同时,未来联盟收益越高,关系管理的作用就越大,两种控制机制的互补性就越强.     

基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法研究

为了提高无人机的生存能力,针对不确定飞行环境的无人机航迹规划问题展开研究,提出了一种基于RCS的无人机航迹实时规划方法,建立了相关计算模型,提出合理的代价函数,并采用多阶段分析博弈评估算法对航迹进行优化。仿真结果表明,基于动态RCS的无人机航迹实时规划方法能够比较好的解决无人机的航迹规划问题。     

基于GIS的网上世博场馆导航系统

网上世博场馆导航系统能够引导游客流向,提高世博会的服务水平.将GIS和虚拟现实技术相结合实现了网上世博场馆虚拟导航系统,系统具备场馆漫游和查询、路线推荐和定制以及流量估计等功能.系统建立了ArcGIS数据库模型,实现了基于FNR树时空数据索引和智能导航组合算法,并利用经验导航路线设计符合用户期望的最佳导航路线.系统能够提供直观、可视、可交互的导航服务.     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

正负靶心灰靶决策模型

对灰靶决策模型进行了进一步的拓展研究.定义理想最优及理想最劣方案分别为灰靶的正负靶心,在综合考虑方案与正负靶心的距离,将靶心距作为向量在空间分析的基础上定义了综合靶心距.由各方案靶心距大小及指标权重的不确定性分析的基础上构建目标规划,并由此确定指标权重.由此建立了正负靶心灰靶决策模型.最后以实例说明了所提出的灰靶决策模型的合理性及算法的有效性.     

卫星合成观测调度的最大覆盖模型及算法研究

遥感卫星采用合成观测方式可以提高观测效率,研究了遥感卫星合成观测调度问题.通过分析观测活动与目标的覆盖关系,建立了考虑任务优先级的最大覆盖模型.分析了观测活动性质,并基于观测活动间存在时序关系特征,将问题按照卫星的最大侧摆次数划分为多个阶段,提出了基于动态规划思想的算法,能够在多项式时间内得到问题的最优解.测试算例验证了算法的有效性.     

Modeling for UAV resource scheduling under mission synchronization

Unmanned aerial vehicle (UAV) resource scheduling means to allocate and aggregate the available UAV resources depending on the mission requirements and the battlefield situation assessment. In previous studies, the models cannot reflect the mission synchronization; the targets are treated respectively,which results in the large scale of the problem and high computational complexity. To overcome these disadvantages, a model for UAV resource scheduling under mission synchronization is proposed, which is based on single-objective non-linear integer programming. And several cooperative teams are aggregated for the target clusters from the available resources. The evaluation indices of weapon allocation are referenced in establishing the objective function and the constraints for the issue. The scales of the target clusters are considered as the constraints for the scales of the cooperative teams to make them match in scale. The functions of the intersection between the "mission time-window" and the UAV "arrival time-window" are introduced into the objective function and the constraints in order to describe the mission synchronization effectively. The results demonstrate that the proposed expanded model can meet the requirement of mission synchronization, guide the aggregation of cooperative teams for the target clusters and control the scale of the problem effectively.