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SDP松弛的干扰资源优化分配技术研究

提出一种基于semidefinite programming(简称SDP)松弛的干扰资源优化分配算法。在问题优化过程中首先对模型中非凸的约束条件进行松弛,变为凸约束,将原来的数学模型转化成SDP求解形式,利用内点算法对松弛后的模型求解。该算法利用解析的手段使得干扰资源优化分配问题中的NP难问题在多项式时间内得以解决,并且有较高的可靠性。仿真结果验证了算法的有效性。     

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。     

基于微分平坦的高超声速滑翔飞行器轨迹规划

针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹规划问题,提出了一种基于微分平坦理论的三自由度轨迹生成方法。在分析纵向运动简化模型的微分平坦属性基础上,将纵向参考轨迹规划问题映射到平坦输出空间,消除微分动力学约束的同时降低系统设计的维数,进而提高求解效率;采用全局插值多项式参数化平坦输出函数,将问题转换为非线性规划问题求解;设计比例-微分反馈控制律跟踪纵向参考轨迹,同时采用航向角误差走廊控制侧向运动,实现三自由度轨迹生成。仿真分析表明所提出的方法能够较快生成满足多种约束且性能优化的飞行轨迹。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展，建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上，研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法，提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题，具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用，使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法

针对无人机飞行过程中避障问题,提出了一种基于模型预测控制的无人机避障路径规划方法。通过对无人机平台模型进行分析,构造了无人机状态空间预测模型。为保证路径规划过程输出的平稳性,采用一阶指数变化形式作为无人机飞行路径的参考轨迹。设计了预测模型调整策略,并给出了参数调整流程,以能力-时间组合最优为目标,建立了无人机避障路径优化模型,采用有限时域优化的滚动优化算法对无人机避障优化模型进行了求解。算例仿真结果表明,该算法可有效解决无人机飞行路径的避障问题。     

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。     

高超声速滑翔式飞行器再入轨迹多目标多约束优化

轨迹优化是高超声速滑翔式飞行器关键技术之一.为避免间接法求解轨迹优化问题时对初值敏感以及伪谱法求解轨迹优化问题中难以处理航路点和禁飞区等问题,提出采用基于Akima插值多项式的直接法求解高超声速滑翔式飞行器再入轨迹优化问题.以驻点热流密度最小和到达目标点时间最小为优化目标,考虑了终端约束、航路点约束、禁飞区约束、动压约束、过载约束等约束条件.仿真结果表明:采用的插值方法可以减少插值过程中的控制变量越界问题;得到的Pareto前沿具有良好的分布性,在初步设计时能够给设计者较大的选择余地;和文献中的单目标优化结果相比,本文所采用的算法也具有较好的寻优能力.     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题，基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先，分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点，提出了多目标轨迹优化问题。然后，采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题，利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中，将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题，仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿，可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

A specially structured nonlinear integer resource allocation problem

We present an algorithm for solving a specially structured nonlinear integer resource allocation problem. This problem was motivated by a capacity planning study done at a large Health Maintenance Organization in Texas. Specifically, we focus on a class of nonlinear resource allocation problems that involve the minimization of a convex function over one general convex constraint, a set of block diagonal convex constraints, and bounds on the integer variables. The continuous variable problem is also considered. The continuous problem is solved by taking advantage of the structure of the Karush‐Kuhn‐Tucker (KKT) conditions. This method for solving the continuous problem is then incorporated in a branch and bound algorithm to solve the integer problem. Various reoptimization results, multiplier bounding results, and heuristics are used to improve the efficiency of the algorithms. We show how the algorithms can be extended to obtain a globally optimal solution to the nonconvex version of the problem. We further show that the methods can be applied to problems in production planning and financial optimization. Extensive computational testing of the algorithms is reported for a variety of applications on continuous problems with up to 1,000,000 variables and integer problems with up to 1000 variables. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 770–792, 2003.     

Gauss伪谱法的再入可达域计算方法

为了加快优化速度和提高优化质量,提出一种基于Gauss伪谱法的再入可达域计算方法。鉴于再入时一般采用固定的攻角剖面,将攻角作为状态变量,仅对倾侧角进行单变量寻优。优化过程中,再入纵程被视为终端约束,以获取不同纵程下的最大横程,将速度倾角视为过程约束,以消除弹道的跳跃现象。通过仿真,求解出了通用航空飞行器的再入可达域,结果与间接法的理论证明一致。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

航空时敏制导炸弹增程弹道组合优化设计

为增强航空时敏制导炸弹在中制导段的滑翔能力,将极小值原理与自适应进化粒子群算法相结合,提出了一种适用于航空时敏制导炸弹增程弹道的组合优化设计方法。基于纵向平面内质心运动模型,推导了性能指标泛函及各不等式约束函数。引入Lagrange乘子矢量并建立相应的Hamilton函数实现无约束泛函极值问题的转换,推导出兼顾各优化目标函数的满意优化模型。利用自适应进化粒子群算法对该段增程弹道进行了攻角与弹翼张合档位双设计变量的组合优化。数值仿真算例表明,在满足状态方程约束的条件下,双变量的增程效果比常规单变量控制时显著提高,其优化结果可为制导炸弹弹道规划设计的研究提供一定的理论参考。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

助推-滑翔飞行器弹道分段优化研究

通过数值计算得到了升力体飞行器的气动参数,利用Radau伪谱法将助推-滑翔飞行器弹道优化问题转化为非线性规划问题,分别对主动段和滑翔段进行优化,通过仿真得到了飞行器从助推到滑翔的完整弹道,分析了主动段性能指标对飞行器最大射程的影响。研究结果表明,采用主动段关机点速度最大为性能指标的优化方案,其射程最大,且实现难度适中。     

应用径向基代理模型实现序列自适应再采样优化策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该再采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。