混合蚁群遗传算法的树枝型铁路取送车问题优化

针对树枝型部队后勤货运铁路专用线的特点,建立了树枝型专用线取送车模型,提出了一种混合蚁群遗传算法,对取送车作业进行优化。该算法融合了蚁群算法和遗传算法的特点,对蚁群算法进行改进,提高了蚁群算法的收敛速度。同时在遗传算法的交叉操作前,参考蚁群算法产生的种群,提高了遗传算法的求解精度。实验仿真结果证明,该方法能有效地优化铁路取送车作业问题。     

UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术

研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。     

装备维修器材生产路径决策的两阶启发式算法

当前装备供应保障系统中维修器材存在短缺、积压以及配送系统效率低下等问题,亟须对生产、库存和配送作业环节进行集成优化。为客观反映各个决策环节,将该问题公式化为一个混合整数线性规划模型,针对该模型多变量、多约束的特点,提出了一个基于数学规划的两阶启发式算法对其进行求解。结合算例,检验模型的可行性,并选取求解器CPLEX和一个类似的迭代算法与该算法在求解质量和运算时间方面进行对比与分析。结果表明,提出的模型是合理可行的,该算法在求解不同规模实例时表现出优异的性能。     

进化计算在机器人轨迹规划中的应用研究

本文介绍了采用进化计算思想研制的机器人轨迹规划系统ＲＴＰ－１，提出多层次动态结构化编码方案，利用低中高三层进化算法分别优化距离、路径和关节角度偏差，基于多层综合优化策略解决多目标多约束工程优化问题，建立了次序相关问题求解的通用框架。在进化算法中，利用拉马克效应加快轨迹规划速度，在ＲＭ－５０１机械手上实现的任意空间直线和空间曲线轨迹规划具有良好的鲁棒性，规划轨迹的相邻臂构型间具有良好的柔顺性，规划轨迹的臂构型序列具有良好的平滑性。本文所采用的机器人轨迹规划方法具有通用性，可推广应用于各种动力学系统的研制。     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础，结合随机模拟和模糊模拟技术，提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题，并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高，求解过程更为直观，能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

一种吞吐量优化的无人机飞行轨迹规划算法

基于无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)协作通信已成为满足下一代蜂窝用户需求的有效技术.UAV的飞行轨迹对通信服务质量有直接影响.为此,提出吞吐量优化的UAV飞行轨迹规划(UAV Trajectory Planning to Maximize Throughput,TPMT)算法.TPMT算法以最大化用户与UAV通信链路的吞吐量为目标函数,并通过求解目标函数规划UAV的飞行轨迹.先构建用户与UAV的信道模型,再建立最大化吞吐量的目标函数,然后,引用混合优化算法GASimplex求解目标函数.仿真结果表明,提出的TPMT算法能够快速收敛,并提高了吞吐量.     

基于最优控制的翼伞路径规划

提出了一种基于最优控制的翼伞路径规划方法。该方法以提高落点精度和减少操纵量为目标,将翼伞的轨迹优化问题转变为参数优化问题,并运用改进的粒子群优化算法进行了有效的求解,得到了基于最优控制的翼伞路径规划的近似最优解。为了验证该方法的可行性,在仿真环境中同时使用了传统分段控制方法和最优控制方法。归航的计算机仿真结果表明,基于最优控制的翼伞路径规划方法提高了落点的位置精度和方向精度,同时减少了操纵量。     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

无人机地形预处理低空突防轨迹规划技术

针对无人机低空突防飞行问题,提出了一种基于飞行器最大过载约束、爬升角约束和速度约束的数字地形直接平滑技术,设计了多步判断逻辑和山峰保护逻辑以提高平滑收敛速度和对山峰的保护,生成满足无人机飞行性能约束的安全可飞行曲面;在此曲面上进行轨迹规划,避免了复杂的轨迹可飞性和安全性处理工作,提高了轨迹规划效率;利用正交配点法将无人机轨迹规划问题进行离散化,转化为非线性规划问题,并利用序列二次规划方法进行攻击轨迹求解。仿真表明,该技术能快速生成可飞行的攻击轨迹。     

基于小波配点法的空间机械臂关节轨迹规划

针对平面型空间机械臂关节轨迹优化问题,提出一种基于小波配点法的数值算法。该算法在区间样条小波函数及其导数算法的基础上,对状态变量与控制变量在小波配点上作离散化处理,然后将原最优控制问题转化为以小波系数为优化参数的非线性规划问题,利用非线性规划算法求解该问题得到原问题的解。算法可充分利用小波具有非线性逼近的优点,提高计算精度和效率。对典型问题进行数值仿真,结果表明该算法对空间机械臂关节轨迹优化问题是有效的。     

融合遗传蚁群算法的区域覆盖卫星星座优化算法

针对特定区域覆盖并密集重访的卫星星座优化设计问题,采用回归轨道和共星下点轨迹星座的设计方案,提出特定区域内重点地区权值排序覆盖并融合遗传蚁群算法优化求解卫星星座轨道参数的方法。分析区域覆盖星座的设计需求,建立回归轨道覆盖区域模型,利用遗传蚁群算法计算出最优轨道根数,使用共星下点轨迹星座求解算法求出所有星座参数。仿真实验结果表明优化设计的星座满足对于区域目标的覆盖时间和重访次数需求,并对重要地点按照权值排序进行了侧重性覆盖和重访,验证了算法的可行性。     

混合遗传算法及其在运载火箭最优上升轨道设计中的应用

运载火箭最优上升轨道设计问题是一类终端时刻未定、终端约束苛刻的最优控制问题,经典算法求解这类问题时收敛性差、局部收敛等问题表现得比较突出。针对上述问题,将具有良好全局收敛性的遗传算法应用到运载火箭最优上升段设计问题求解中,为了提高遗传算法的收敛速度和克服早熟问题,结合遗传算法和单纯型算法的优点,设计了两种混合遗传算法。计算结果表明,所设计的混合遗传算法是求解复杂问题的有效全局优化方法,可以成功地解决一类终端时刻可变飞行器最优控制问题。     

基于IAFSA的四自由度翼伞分段归航设计

为实现翼伞系统的精确空投,需要对其归航轨迹作合理规划。根据翼伞系统自身的运动特性及操纵特性,采用分段归航策略。在四自由度翼伞模型下,利用各轨迹段的几何关系,建立表征轨迹优劣程度的目标函数。基于改进的人工鱼群算法,对目标函数进行参数寻优,进而得到轨迹的设计参数。仿真结果表明,所提出的改进方法能加快算法的收敛速度,所规划的轨迹满足了精确落点和逆风着陆的要求。     

See the light: Optimization of put-to-light order picking systems

Put-to-light order picking systems invert the basic logic of conventional picker-to-parts systems. Instead of successively visiting the storage positions of the stock keeping units (SKUs) when collecting picking orders, an order picker accompanies successive bins each containing multiple items of a specific SKU along a lane of subsequent orders. Whenever the picker passes an order requiring the current SKU, which is indicated by a light signal, she puts the requested number of items into the bin associated with the order. Such an order picking system is well-suited if the assortment is not overly large and all orders demand similar SKUs, so that it is mainly applied in distribution centers of brick-and-mortar retail chains. This paper evaluates four different setups of put-to-light systems, which, during operations, require the solution of different storage assignment and SKU sequencing problems. We formulate these problems, prove computational complexity, and suggest suited solution algorithms. By applying these algorithms in a comprehensive computational study, we benchmark the impact of the four different setups on picking performance. In this way, warehouse managers receive decision support on how to set up their put-to-light systems.     

基于VR的虚拟火炮行为仿真

针对虚拟武器装备行为仿真过程中存在的运动仿真复杂、多部件协调操作仿真困难等问题,本文基于虚拟现实建模工具构建了某型传统火炮的三维模型-虚拟火炮,为行军行为仿真过程中运动轨迹选取、运动姿态控制、碰撞检测及响应等问题提供了合理的解决方法;在用炮和收炮行为仿真过程中,重点设计了时间驱动算法来解决多部件之间的协调操作仿真问题。通过对虚拟火炮的特定行为进行可视化仿真,验证了文中行为仿真研究方案的合理性及算法设计的正确性。     

采用弹道修正技术的红外干扰弹性能优化

针对弹道修正弹的高维非线性特性导致的性能优化难题,改变概念设计阶段传统的串行设计方式,提出了一种基于实验设计(Design Of Experiments,DOE)和响应面(Response Surface Methodology,RSM)的智能优化算法,定义基本的弹丸结构模型以及相关的设计参数.在DOE的基础上,将设计...     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

星际探测太阳帆行星和太阳借力轨道全局优化

以太阳帆在20年内飞行至距离太阳200 AU以远进行星际探测为目标,研究太阳帆通过行星借力和太阳借力的轨道全局优化问题。建立太阳帆时间最优转移轨道数学模型,分析行星借力和太阳借力的约束条件,并用这些约束条件构造目标函数,从而将轨道优化的四点边值问题转化为求解无约束条件下的多变量优化问题。通过选取合理的约束权重,采用遗传算法获得大范围的粗略解,代入到序列二次规划算法中获得高精度解。仿真结果表明,虽然太阳帆通过太阳借力已获得相当大的加速度,但加上木星借力仍然可以节省相当多的飞行时间。提出的轨道优化思路,可以为太阳系逃逸任务轨道初步设计提供参考。     

基于改进遗传算法的反舰导弹航路规划模型研究

针对传统遗传算法在进行复杂的大范围优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的局限,提出采用基于混沌的遗传算法进行反舰导弹航路优化问题的求解。在遗传算法操作时加入混沌操作,扩大了搜索范围,提高了优化速度,有效地解决了解空间巨大带来遗传算法的上述局限性。