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出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先,在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后,通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后,用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。 相似文献
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由于复飞逃逸、飞行故障等因素随机发生, 传统静态调度方法难以有效解决动态随机调度问题。对此,提出一种基于飞机优先序指标函数的蒙特卡罗模拟-差分进化搜索的实时调度算法。在离线模拟回收环境下,由算法完成基于随机模型的指标函数系数优化,后由该指标函数实现对机队优先序的实时评估排序,进而完成回收在线动态调度。仿真结果表明所提算法能有效解决回收调度问题。在相同机队初始输入下, 目标值呈现较好统计特性, 其期望值能够快速收敛到一定范围, 且无复飞情况下着舰时间窗目标呈显著正态性; 不同回收机队输入对指标系数最优值的散布较小, 表明指标函数评估优先序具有较好的通用性和有效性; 模拟回收调度发现, 着舰成功率的提高将显著降低机队复飞次数, 提高回收效率。 相似文献
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为更好地发挥多机编队在低空突防作战中的优势,对已有的凸优化算法进行改进,提出一种多机编队低空突防航迹规划方法。首先,根据低空突防任务特点进行问题建模,包含多机编队航迹规划模型、障碍物模型以及任务分配评估模型。其次,提出基于匈牙利算法的集群任务分组概念,设计更符合战场需求和运动学规律的预规划航迹。之后,考虑新类型的外部障碍物和不同任务小组间的组间避障,通过对约束进行合理的近似与凸优化,实现多机安全飞行。最后,通过对比仿真,验证所提改进方法的可行性和有效性。结果表明,改进后的航迹规划算法能实现对低空突防任务的合理分配,求解效率和成功率均有所提高,对新加入的障碍有良好的避障效果。 相似文献
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基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法.该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度,提高了优化效率;引入了免疫算子,淘汰繁殖率低的个体,并通过操作染色体编码实现量子变异,以增强种群中基因多样性,避免算法陷入局部最优.对若干基准测试函数进行实验,结果表明相对于标准量子遗传算法,该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高. 相似文献
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针对模型参数不准确条件下的全自动着舰控制技术进行了研究,设计了一种基于保辛伪谱算法(symplectic pseudospectral method,SP)和带遗忘因子递推最小二乘法(recursive least squares with forgetting factor,FFRLS)的舰载机着舰自校正模型预测控制... 相似文献
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基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对有人/无人机协同系统,首先,根据目标精确打击的任务特点对其组成和作战流程进行讨论,并将快速精确定位作为研究的核心问题;然后,引出基于观测向量投影点的目标定位方法,根据投影点分布的不同,建立完整的优化模型,并利用ISIGHT组合优化进行最优解的快速搜索;最后,利用地面站及三架无人机组成的模拟协同系统进行飞行试验.试验结果表明:本定位方法的计算精度和效率较高,平均误差在10m以内,耗时仅为0.76 s,相比传统单点定位和多点定位法具有一定的优势.并且通过验证定位误差是由测量输入误差所致的假设. 相似文献
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提出了一个基于零知识证明的身份鉴别协议。该协议的安全性依赖于大数的因子分解和离散对数两个NP完全问题。该协议可以被方便地应用到智能卡系统中去,协议中证明者(Prover)和验证者(Verifier)具有同样的计算能力,而且该协议要求最小限度的计算量和通信流量。 相似文献