天基光学短弧观测约束域的粒子群优化定轨方法

针对空间目标定轨问题,提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上,为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题,提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明:该算法大大降低了计算量,且有效地解决了目标函数多解和局部最优解问题,对目标定轨的精度与定轨算法的克拉美罗下限接近。     

一类模糊多目标双矩阵对策的粒子群优化算法

针对一类具有模糊目标的多目标双矩阵对策给出了基于粒子群优化的求解算法.讨论了当模糊目标的隶属函数是线性函数时纳什均衡解的判定定理;构造的粒子群优化算法,通过随机初始点以及迭代粒子的归一化,保证粒子群始终保持在时策的可行策略空间内,避免了在随机搜索中产生无效的粒子,提高了用粒子群优化算法求解纳什均衡解的计算性能.给出的一个数值算例验证了该算法的有效性.     

一种新的航天器相对导航视觉方法

研究了基于单目视觉的航天器相对导航方法,基于线性投影原理,建立包含图像特征与导航信息之间关系的非线性方程组。将非线性问题转化为最优化问题处理,针对该问题构建了目标函数,采用拟Newton方法解算该优化问题。进行了数值仿真,验证了该相对导航算法的有效性。     

遗传算法的泛函极值求解与应用

路径规划可以描述为泛函极值模型.针对传统的变分法、最大值原理等求解泛函目标函数类型有限的局限性,考虑遗传算法在解空间中进行随机优化搜索的特点,引入遗传算法对泛函极值问题进行求解,给出了求解过程.该方法具有广泛适应性,数值仿真结果表明了该算法的有效性和合理性.最后得到了飞行器飞行的最优控制规律和最优路径.     

临近空间无动力攻击器发射参数优化研究

为了对临近空间无动力攻击器发射问题进行优化研究,以攻击器射程和攻击器发射点到击中目标的飞行时间为目标函数,选择了4个同时影响射程和飞行时间的优化变量,给出了优化问题的约束条件。结合攻击器的弹道模型,采用基于均匀设计试验和偏最小二乘回归的响应面法构造了目标函数和约束条件的响应面,利用罚函数法将有约束优化问题转化为无约束优化问题,运用多元函数求极值的方法求解了该优化问题。通过仿真算例,得到较理想的优化解。     

一种Fuzzy优化模型及其满意解

本文给出了一种目标函数和约束条件都具有模糊性的优化模型。采用求条件极值的方法,得到了求这一模型的满意解。     

利用点源函数求解圆板在非中心对称载荷作用下的弯曲问题

本文将作用在圆板任意位置的一个垂直于板平面的单位集中力看作一个点源,用δ—函数表示,求出相应的板弯曲四阶偏微分方程的解。将这个解看作点源函数,它相当于解二阶偏微分方程中的Green函数,由迭加原理得到圆板在任意横向载荷(关于板中心对称及非对称的载荷)作用下的解。     

基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化

提出了一种基于最小最大决策的三站时差定位布阵优化方法,以提高系统对目标区域的整体定位精度。应用基于最小最大决策的最优化理论,建立布阵优化问题的数学模型。该模型以三站坐标为决策变量,以目标区域的最大水平定位误差最小为目标函数,然后运用基于最小最大决策的最优化算法,求解模型的最优解,并将此最优解作为三站时差定位系统的最优布阵。仿真结果与理论计算一致,验证了这种布阵优化结果的最优性。     

基于带精英策略遗传算法的舰艇编队目标分配

结合现代海战海军编队作战样式及作战武器的特点,建立了新的舰艇编队武器分配模型,将舰艇编队目标分配问题抽象化为多目标优化问题,该模型可以在保证我方重点目标得到保护的前提下,达到总体效果最优和总体耗损最小。采用带精英策略的快速非支配进化算法对舰艇编队目标分配问题进行求解。该算法求得的Pareto最优解分布均匀,收敛性和鲁棒性好。该算法一次运行可以获得多个Pareto最优解,决策者可以根据实际战场环境选择最终满意解,为各目标函数之间的均衡分析提供了有效的工具。最后,通过仿真及与其他算法的对比证明了模型及算法的有效性。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

潜艇概念设计阶段的多目标优化研究

研究了潜艇在概念设计阶段的多目标优化问题。基于多目标遗传算法(MOGA),把潜艇航速和排水量这两个概念设计阶段的重要属性作为目标函数,考虑了浮力平衡和水下稳性等约束条件,研究了潜艇主尺度确定的问题。计算了一个潜艇概念的数值算例,给出了多目标优化问题的Pareto前沿。文中给出的方法能够快速求解多目标优化解,为实际的潜艇设计提供参考。     

基于Excel的网络分析

为了研究网络优化的决策问题,运用Excel软件,使大量的计算工作量能够通过函数输入方式自动完成,极大地提高了网络分析问题的计算效率。本文通过建立网络容量模块和网络代价模块、建立路径和目标单元格、在可变单元格中输入函数和规划求解等四个步骤深入分析了解算表格的设计问题和函数使用方法,以实现计算机辅助工具准确、有效、方便地求解网络优化问题。     

数据挖掘在远程教育中的应用

为了研究网络优化的决策问题,运用Excel软件,使大量的计算工作量能够通过函数输入方式自动完成,极大地提高了网络分析问题的计算效率。本文通过建立网络容量模块和网络代价模块、建立路径和目标单元格、在可变单元格中输入函数和规划求解等四个步骤深入分析了解算表格的设计问题和函数使用方法,以实现计算机辅助工具准确、有效、方便地求解网络优化问题。     

战术层次装备保障指挥控制组织优化

针对战术层次装备保障指挥控制效能问题,采用决策者、资源平台和任务3类要素描述战术层次装备保障指挥控制的组织结构,以组织的负载最小为优化目标建立装备保障组织优化模型,基于遗传算法对组织结构确定程序进行了设计,采用罚函数处理优化模型中的资源约束问题,实例验证了模型和算法的可行性。     

基于入侵杂草算法的水下目标TDOA定位方法

针对水下传感器网络中定位精度不高的问题,提出了一种基于入侵杂草算法的水下目标定位方法.利用入侵杂草优化算法,以定位误差为目标函数,优化设计未知节点的位置初值;利用初值和距离干扰参数估计粗略解,并引入目标定位误差来构造新的定位方程;根据加权最小二乘算法求解获得未知节点的精确解.通过与克拉美罗下界进行比较,验证了算法性能.仿真结果表明,提出的优化定位方法可得到更好的定位精度.     

飘浮式空间机器人路径规划的全局最优解析解

本文根据刚体螺旋运动的特点,利用旋转矩阵构造出评价载体姿态变化的目标函数;采用Ｖａｆａ等人的“虚机械臂”模型简化计算;利用动量矩守恒的假设条件及完成抓取固定目标时的几何位形关系,得到微分约束和边界约束。提出机械臂“周期运动”寻优法,从而得到全局优化的近似解析解。     

基于混合优化算法的单分量磁性定位方法

为解决现有磁定位方法的定位精度较大程度上依赖于定位参数初始值估计精度的问题,提出了基于混合优化算法的单分量磁定位方法.首先利用舰船垂向磁场的衰减特性构造了相关系数函数,该函数与测量面上磁场的拟合误差函数共同组成了一种新的多目标规划函数,然后将微分进化算法与方向加速法相结合形成了混合优化算法,再利用该算法通过多目标规划函数确定最优的定位参数解.实验证明,对于未安装定位系统的半合作舰船,该定位方法利用磁传感器所测目标的垂向磁场,能较准确地确定舰船相对于磁传感器的位置,定位结果稳定可靠,定位精度较高.     

小行星探测多脉冲交会轨道多目标优化

现有的小行星探测交会轨道研究多集中于二脉冲最优燃料研究,本文则研究了小行星探测多脉冲交会轨道多目标优化问题.基于Lambert交会算法建立了包含地球逃逸轨道和日心转移轨道的多脉冲交会轨道优化模型,以燃料消耗最小和转移时间最短为两个优化目标函数.采用一类典型的多目标进化算法——NSGA -Ⅱ用于Pareto最优解的确定....     

基于功能树的导弹打击系统目标瞄准点选择方法

针对导弹打击系统目标的问题,建立了基于目标功能损伤度的瞄准点选择方法;在对毁伤树方法进行改进的基础上,提出了描述目标结构与工作流程的目标功能树模型,构造出体现目标整体功能下降的优化目标函数,采用模拟退火算法搜索最优解。通过算例对不同的瞄准点选择方案进行比较,发现考虑目标的功能结构特点时,得到的瞄准点明显优于其它方案。     

多基地多目标无人机协同任务规划算法研究

在多基地多目标多无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)的协同任务规划这类约束条件众多、复杂且耦合的多目标优化与决策问题中,利用传统的粒子群优化算法在寻优时容易陷入局部最优,为此,提出了一种基于模拟退火的混合粒子群算法。基于攻打任务背景,综合考虑无人机的物理性能约束,搭建航迹长度最小适应度函数和威胁代价最小适应度函数以构造目标函数,先利用Voronoi图以及Dijkstra算法进行航迹规划,再利用基于模拟退火的混合粒子群算法进行任务分配。仿真结果表明:所提算法融合了模拟退火算法、粒子群优化算法的优点,能快速求解UAV任务规划的近似最优解,且与粒子群优化算法和模拟退火算法相比,在进化次数足够多的情况下该方法得到的结果更优。