基于CBBA的多域作战无人系统任务规划方法研究

针对多域作战任务中异构无人系统的分布式任务规划问题,建立考虑时间窗约束、路径受限等情况下的多域作战任务分配模型;基于一致性束算法求解异构无人系统的任务分配问题;采用Bezier曲线和粒子群算法对一致性束算法进行了扩展,将路径规划耦合到任务分配过程中。仿真结果表明,扩展后的一致性束算法可以同步得到无冲突的多域作战无人系统任务分配解和路径规划结果,验证了其在多域作战无人系统任务规划方面的适用性。     

基于模拟退火算法的电子侦察卫星任务规划问题研究

在分析电子侦察卫星的工作原理及其所担负的使命任务的基础上,首先给出了电子侦察卫星任务规划的基本过程;然后在明确电子侦察卫星任务规划问题的基本输入输出和一些基本假定的基础上,建立电子侦察卫星静态任务规划的混合整数规划模型;最后提出了一种解决电子侦察卫星任务规划问题的模拟退火算法(simulated annealing,SA)。实验结果表明:该算法有效地解决了针对固定目标的电子侦察卫星任务规划问题。     

考虑航线交叉的救援直升机起飞时序规划方法

为解决多架救援直升机的起飞时序规划问题,以最小化最后一架救援直升机的起飞时间为优化目标,建立多直升机多起降点的数学规划模型。设计了基于任务优先级的快速启发式算法,提出航线交叉点的处理方案,给出起飞时间求解算法。以云南鲁甸6.8级地震的灾后救援为背景,设计了包含24架直升机和12个起飞点的起飞时序规划案例,对模型和算法进行了仿真验证,并对航线交叉的影响与处理措施进行了深入讨论。实验结果表明该模型和方法能有效解决多架救援直升机的起飞时序规划问题。     

人工蜂群算法及其在路径寻优问题上的应用

针对多旋翼无人机路径寻优问题,结合人工蜂群算法的特点,提出一种改进的人工蜂群算法,根据飞行原理,建立飞行环境矢量化模型,并对其飞行过程的相关约束条件综合分析,结合路径规划的目的与要求构建出路径规划的目标函数模型,利用人工蜂群算法结构清晰、自适应能力强等特点,实现多旋翼无人机路径规划算法,并结合相关寻优手段对算法进行改进,以增强算法的寻优能力。     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

成像卫星任务周规划模型与算法

作为卫星运控系统中的一个重要模块,卫星任务短期规划对充分发挥卫星系统效能有着重要影响。与卫星任务的日规划的作用和特点不同,它既涉及到任务规划的技术问题又涉及到卫星管理问题。针对周规划任务,本文分析周规划的需求和特点,兼顾周规划的四项主要作用,构造周规划的分层框架;分析周规划优化目标及约束条件,建立卫星任务的负载度周规划模型;针对模型求解属于高维离散组合优化问题,仿真实验评价了几种基本智能优化求解算法,并应用引入分布式并行技术的遗传模拟退火算法求解。     

基于MPSO的地面防空群维修任务规划研究

针对地面防空群的维修任务规划问题,建立维修任务规划流程,以维修任务的优先级、维修时间和维修保障资源消耗为目标,建立了地面防空群维修任务规划模型,根据战场环境特点,基于置信度法确定多目标参量的权重,将多目标优化问题转化为单目标问题,并采取改进的自适应粒子群优化算法对模型进行求解。通过实例验证,该方法在收敛速度及求解结果质量上均优于传统粒子群算法,可以有效解决地面防空群的维修任务规划问题,对部队维修保障决策具有一定的参考价值。     

基于多种群合作演化的无人机协同侦察任务规划研究

为了提高时空域上对无人机协同侦察任务规划的效率,提出一种基于多种群合作演化遗传算法的任务规划模型。该模型建立了无人机协同侦察任务规划问题的分层描述,并将多种群合作演化遗传算法引入对模型的求解,设计了全局与局部搜索流程,交叉变异和合作演化等算法（子）,并给出了详细求解步骤。仿真结果表明,所提模型及算法与单种群搜索算法相比,在任务处置效益、任务潜力效益、时间成本效益等方面均有提升。     

基于深度强化学习的无人机实时航迹规划

随着无人机技术的应用和发展,无人机执行任务的飞行环境愈发复杂多变,对无人机机动避障能力和航迹规划的实时性提出了更高的要求。基于泛化性较好、对环境依赖弱的深度强化学习算法,以雷达实时获取的障碍物地图信息为基础进行实时路径规划,针对二维航迹规划问题特点设计了连续奖励函数,解决了强化学习算法在二维平面航迹规划中奖励稀疏的问题;基于迁移学习的思想设计多个训练环境,并按任务的难易程度进行分步训练,降低了算法的训练难度,提高了训练效果,并使算法的收敛效果更加稳定。在实验中将SAC算法与目前主流的PPO和TD3算法进行对比,实验结果表明：SAC算法收敛速度快,实时性好,航迹平滑度更好。     

基于MOEO的电子侦察卫星多目标规划方法

分析了电子侦察卫星任务规划问题的内涵,基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种基于MOEO(Multi-objective Extremal Optimization)的多目标极值优化算法对模型进行求解,提出了一种针对电子侦察卫星规划问题的随机交换变异算子对解空间进行搜索;同时,为防止Pareto近似最优解的...     

多目标传感器协同探测的资源优化问题

针对反导作战传感器任务规划问题,提出了一种对多目标任务分解的传感器协同探测任务规划方法。首先将整个预警任务分解为元任务,并以分解的元任务为核心,建立基于元任务的任务规划模型,在此基础上,以探测收益为代价函数,分析任务规划模型及算法流程。仿真结果表明,该方法不仅保持了较高的元任务加权探测收益值,而且能够给出较为合理的任务规划方案。     

敏捷成像卫星自主规划模型与算法

针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。     

卫星对地观测任务全周期规划模型

为解决应急条件下卫星对地观测任务时间紧迫的问题,从卫星执行对地观测任务的全过程出发,提出了卫星对地观测任务全周期规划模型,综合考虑卫星完成任务的各个阶段,缩短整个任务的执行时间,使其满足应急条件下的时间需求。采用启发式算法求解,并研究了基于冲突队列的解的调整优化策略。实验验证所提的模型和算法能够较好地解决卫星对地观测任务规划问题,在时间紧迫的条件下与传统的各阶段的独立任务规划相比,能够提高任务的完成率,具有实际的应用价值。     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型，在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上，给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略，并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法，利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型，得出了无人机优化配置和任务规划方案，最后分析了模型算法存在的某些不足，提出了模型改进的方向。     

基于任务时限的NCIS力量编组研究

网络化指挥信息系统(NCIS)力量编组直接影响系统作战效能的生成与发挥,科学的系统力量编组是体系作战的内在要求。采用指控组织设计方法,基于任务时限建立了任务支撑度最大化和系统负载最小化多目标规划力量编组模型,针对模型的层次性给出了模型的两步求解算法。通过典型战例进行了仿真实验,仿真结果表明模型可以优化系统的编组结构,提高任务中编组的支撑能力。     

一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法

在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型.引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价.通过仿真实验及分析证明该方法能...     

基于改进RCPSP的军队建设项目中长期规划问题建模与求解

针对军队建设项目中长期规划编制中的任务安排问题,探索运用项目调度理论和方法提供一种辅助的定量分析手段.以传统资源受限项目调度问题模型为基础,考虑军费预算定期划拨的特点,增加资源可用时间区间作为约束条件,构建了带资源时间约束的多项目调度模型,提出了一种集成动态遗传算法和启发式算法的逐阶段迭代多项目调度算法.该模型和求解算法能够在有限时间和预算条件下,充分利用各年度预算并达成项目规划预期收益.仿真实验表明,本文提出的逐阶段迭代多项目调度算法能够快速求解大规模算例,避免早熟并获得满意解,在求解速度和质量方面具有一定优势.     

基于多目标动态威胁的潜艇航路规划建模与求解

为增强航路规划算法的适用性,充分考虑潜艇面临的动态威胁,建立并求解了基于多目标动态威胁的潜艇航路规划模型.首先,介绍了微分对策的基本理论,指出其在处理航路规划问题方面的优越性;其次,引入了基于单目标威胁的航路规划模型,并采用微分对策对其进行了描述和求解;最后,在单目标威胁模型的基础上,推导了基于多目标动态威胁的潜艇航路规划模型,建立了对策的状态变量、控制变量及其约束、状态方程与微分对策模型,并给出了其微分对策的系统解.数值求解结果表明:该算法可较好地解决动态对抗问题,只需确定界栅和最优策略即可,同时该航路规划算法简便易行,具有较强的适用性.     

面向动作序列的敏捷卫星任务规划问题

针对新一代敏捷卫星对地观测任务规划问题,考虑了直拍直传、立体成像、多条带拼接等复杂任务需求和观测、数据下传、对日定向等九种卫星动作,在任务规划的同时进行卫星动作规划。设计并实现了前瞻启发式构造算法,算法满足卫星存储、能量等复杂约束,在前瞻过程中每次决定当前任务是否安排。采用基于专家知识的多种启发式规则决定任务安排与安排卫星动作序列。仿真实例及实际工程应用表明,算法可以在很短的时间内给出较好的结果,证明了本文方法对于敏捷卫星任务规划问题的适用性。     

基于Multi-Agent敏捷卫星动态任务规划问题

在分析敏捷卫星的特点和卫星多用户需求的基础上,针对敏捷卫星任务规划问题,基于Multi-Agent理论构建了任务分配模型;针对敏捷卫星任务规划初始方案调度中卫星资源失效的情况给出了敏捷卫星动态任务重调度模型;在此基础上,提出了基于诚信机制的可解约合同网任务分配方法,设计了招投标机制、可解约合同网协议以及招投标、评标策略;以敏捷卫星任务规划调度问题为例通过实验获得了满意的结果,表明了模型的合理性以及算法的有效性。