针对应急救援路径规划的一种改进蚁群算法

针对不返回起始点、多个待救援点的应急救援路径规划问题,提出了一种应急救援路径规划的改进蚁群算法,设计了一种新的路径构造方法,为蚁群算法求解该类问题打下了基础。为提高收敛性,改进了信息素更新规则,构造了一种与蚁群算法有效结合的局部搜索算法,提高了算法快速寻优的能力。仿真结果表明:改进蚁群算法能够快速找到一条从救援中心到多个待救援点的优化路径,且收敛速度和最短路径较同类算法更优。     

面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制

以无人机集群协同侦察多个区域内潜在的恐怖分子为背景,提出了一种基于贪婪算法的求解思路,设计了任务分配-路径规划-跟踪控制的算法流程,解决了面向协同区域反恐侦察的无人机集群规划与控制问题。首先,设计任务分配算法,为无人机分配任务区域,解决多无人机多目标的任务分配问题;然后,每一架无人机进行路径规划,生成从当前点到任务区域以及在任务区域侦察的组合路径;再使用追踪虚拟目标点的方法,使无人机沿着规划航线飞行。任务分配-路径规划-跟踪控制在线滚动执行,使无人机集群协同执行反恐侦察任务。对上述算法进行了数值仿真,并基于开源仿真平台搭建复合翼无人机协同仿真环境,进一步验证了算法流程。     

打造昌飞“吉祥鸟”——中航昌飞集团公司研制大型民用直升机纪事

四川省雅安市芦山县4月20日猝然而至的7.0级强震,再次撕裂中国的伤口,再次牵动全国人民的心。灾区呼唤"吉祥鸟"救援!救援!在抗震救灾中,我们再一次深切地感受到直升机发挥架起生命通道的巨大作用没有任何交通工具可以替代:国务院总理李克强为节省时间,乘运输救灾物资的直升机直飞震中灾区一线指挥;成都军区两架直升机在震后一个小时就起飞侦察灾情,     

多无人机编队协同控制软件平台设计与仿真

在战场环境瞬息万变、作战任务日益复杂的现代战争中,多架无人机编队协同完成复杂的作战任务已成为一种趋势。多无人机编队控制及重构是多无人机系统的核心内容和关键技术。基于微粒群算法、蚁群算法研究了多无人机编队控制及重构、航线规划及重规划问题,特别是在解决编队重构问题时,提出一种多样性微粒群算法。设计了多无人机编队飞行协同控制平台,仿真结果表明,标准微粒群算法、蚁群算法等智能算法可以较好解决编队控制、编队重构和航线规划问题,多样性微粒群算法具有更强的全局寻优能力。     

基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划

研究无人机在复杂战场环境中的实时航线规划问题。提出一种基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法,解决了无人机在敌方雷达威胁密集部署环境下,面对突发威胁实时规划航线,实现安全飞行的问题。首先精确建立防空雷达模型,有效压缩雷达威胁空间;进一步设计基于目标启发的优化策略使算法能够快速收敛。采用冗余节点裁剪的策略减小航线长度,提高航线平滑性。仿真结果表明,该算法能够有效规避突发威胁,生成航线优化性良好。基于多优化策略RRT的无人机实时航线规划算法具备良好的实时性和优化性,能够满足复杂环境下无人机的安全飞行要求。     

针对重点任务航线保障的预警机航线规划

针对重点任务航线保障的预警机航线规划问题,根据重点任务航线的长度以及单架预警机的探测能力,提出了一种分段探测的预警机航线规划方法。该方法按照重点任务航线外接圆和预警机稳定覆盖区域的大小,本着节约预警机资源的原则对重点任务航线进行分段;每段航线分别利用一架预警机进行保障,在最大程度减少重点任务进入预警机的空间盲区和多普勒速度盲区的前提下,建立预警机航线的最优化模型;利用粒子群优化算法求解该模型,得到最优的针对重点任务保障的预警机航线规划。仿真实验结果证明了文中提出的针对重点任务保障的预警机航线规划方法的有效性。     

基于动态自适应蚁群算法的航线规划仿真

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法,其在解决飞机航线规划问题中已经获得了较为广泛的应用。在传统蚁群算法的基础上提出了一种动态自适应调整信息素蚁群算法的航线规划算法,即在航线点搜索过程中对信息素强度Q值进行动态自适应调整,并将三维地形、雷达威胁等因素结合到算法中。仿真结果表明,该改进算法能够有效解决扩大搜索空间和寻找最优解之间的矛盾,帮助飞行员更快地规划出一条最优航线,为更好完成作战任务奠定了良好的基础。     

非战争军事救援行动中运输投送问题研究

运输投送作为非战争军事救援行动的重要环节,对救援行动的顺利实施起着决定性的作用。结合非战争军事救援行动中运输投送问题的特点,分析了运输投送的需求,构建了运输投送的运力分配、路径规划等模型,制定了运输投送的决策流程,并通过实例计算进行了验证,为解决非战争军事救援行动中的运输投送问题提供了思路。     

一种基于分层分析算法的实时最优消防应急救援路径算法

针对现有消防应急救援算法未充分考虑路网中不同路段的畅通度、道路规格、交叉路口数量以及路网动态变化等因素,提出了一种实时的分层分析算法计算最优路径。首先利用层次分析法对道路的权重进行综合判定,然后使用局部规划技术应对突发事件,修正全局路径,保证车辆行驶时间最短,最后使用MapInfo建立电子地图,以山西省太原市城区范围为原型,计算某单位发生火灾或抢险救援的实例。实验结果表明,该算法可以有效解决动态最优路径问题,同时实际应用证明该算法有效可靠。     

基于改进层构造算法的运输直升机装载方案设计

针对运输直升机装载方案依赖人工经验,主观性强、耗时长且不精确等问题,基于运输直升机遂行运输保障任务时的军事运用特点,建立装载问题的多约束数学模型,并设计可生成装载方案的改进层构造算法,以解决运输直升机装载问题.算法改进了层构造算法,提高空间利用率,并结合装载空间构造法和重心调整算法以满足运输直升机特殊装载要求.通过对8个装载任务的仿真实验证明,算法可以在毫秒级时间内生成重心偏移量小的装载方案,在保证飞行安全的条件下最大化利用直升机的装载能力,同时提高部队的任务规划和临机调整能力.     

带运力限制及单边时变约束下多出发机场航空战略投送兵力分配模型研究

利用民航力量由多个机场向一个目标机场实施航空战略投送时,由于各民航机场都具有运力限制约束,不可能无限制地快速投送兵力,因此,考虑了在多个出发机场存在运力限制约束的情况下,构建了"投送时间最短,动员机场最少"多目标决策模型,并给出了优化算法和算例.     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

采用改进Sage-Husa自适应滤波的运动目标三维定位方法

提出不依赖于测距信息,利用两架基于视觉的无人机对运动目标进行三维交会定位的方法。采用多模型交互方法实现在不预知目标运动模式的条件下对运动目标的实时定位;采用改进的Sage-Husa自适应滤波算法,综合协方差匹配技术和正定性判断,提高了定位精度。为评估这些方法的性能,模拟真实观测条件进行仿真。结果表明,提出的方法可以实时对运动目标的三维坐标进行估计。改进的Sage-Husa自适应滤波算法可以显著提高定位精度,在90°观测夹角下,平均估计误差从27.13 m降低到14.62 m。仿真研究了两无人机观测夹角对定位的影响,结果表明:过小的夹角不利于定位精度的提高;较大的夹角对无滤波定位方法有较好的效果,但对基于改进的Sage-Husa自适应滤波算法的定位方法影响并不明显。     

多属性群决策理论的备件筛选方法

利用多属性群决策方法和多目标规划理论,建立了筛选武器装备维修备件的模型和方法.该方法首先按照多属性群决策方法对各种维修备件进行综合排序,然后再用多目标规划理论确定维修备件的选择方案.对该方法具体应用时的若干问题也进行了探讨.     

An algorithm (GIPC2) for solving integer programming problems with separable nonlinear objective functions

This paper presents an algorithm for solving the integer programming problem possessing a separable nonlinear objective function subject to linear constraints. The method is based on a generalization of the Balas implicit enumeration scheme. Computational experience is given for a set of seventeen linear and seventeen nonlinear test problems. The results indicate that the algorithm can solve the nonlinear integer programming problem in roughly the equivalent time required to solve the linear integer programming problem of similar size with existing algorithms. Although the algorithm is specifically designed to solve the nonlinear problem, the results indicate that the algorithm compares favorably with the Branch and Bound algorithm in the solution of linear integer programming problems.     

基于UKF的自适应网格交互式多模型算法

针对非线性观测条件下的机动目标跟踪问题,基于机动目标的协同转弯（CT）模型,采用无迹卡尔曼滤波（UKF）方法和自适应网格（AG）的模型集自适应策略,研究了一种变结构交互式多模型算法,即：基于UKF的自适应网格交互式多模型（UKF-AGIMM）算法。对二维机动目标跟踪的仿真结果表明,本算法与相应的固定结构交互式多模型算法相比,可以解决固定结构多模型算法存在的问题,有效提高多模型算法的精度和费效比,缩短计算时间,且适合工程应用     

元任务插入的多星成像侦察任务聚类启发式算法

在多颗卫星协同执行侦察任务时,多星成像侦察任务聚类能够提高多颗卫星的整体侦察效率。根据卫星成像侦察元任务之间的聚类关系及约束条件,建立了数学规划模型,并提出了模型求解的基于元任务插入的启发式聚类算法,最后结合实例验证了算法的有效性。     

直升飞机在扑救超高层建筑火灾中的应用

针对超高层建筑的迅速发展与举高消防车工作范围不足的矛盾 ,分析论证了运用直升飞机加大空中消防优势 ,扑救超高层建筑火灾的必要性及其使用注意事项。并论述我国航空消防队的现状及发展趋势。     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

基于时间序无圈有向图的多准则优化成像调度

合理有效地利用遥感卫星资源获取更多高质量影像数据是卫星成像调度的重要工作。提出了一种新的成像调度解决方案。应用图论相关理论,建立卫星成像时间序无圈有向图模型,利用多项准则作为衡量标准对不同成像路径进行评价,提出时间序多准则最短路径算法求取优化成像路径。理论分析和实验表明,该解决方案可以在较短时间内获得多条pareto优化成像路径,具有良好的调度性能。