基于松弛序列凸优化的轮式机器人协同轨迹规划

针对威胁环境下的多智能体协同轨迹规划问题,以轮式机器人为对象,研究了基于序列凸优化方法的协同轨迹规划方法.首先通过对轮式机器人模型的分析,给出单独轮式机器人实际物理约束,同时以状态量、控制量加权为性能指标,考虑运动学方程、避障避碰约束、个体物理性能约束、终端约束,建立多轮式机器人协同轨迹规划问题;其次,对运动学方程、避...     

防御阵地火力编成一种静态评估方法和优化模型

提出了防御阵地火力编成的建模思想、要素体系,并得到了相应的权重值,分析了地形对火力发扬的影响,建立了各种火器的等效关系式,找到了各参量的计算方法,对多种参量用模糊评判的方法进行分级、综合和评判。不仅能评价各级火力阵地的优劣,而且能对火力阵地进行优化,组合和配系。     

以发射质量最小为优化目标的反TBM拦截器优化研究

以反ＴＢＭ拦截器发射质量最小为优化目标,系统地研究了反ＴＢＭ拦截器总体优化技术,建立了反ＴＢＭ拦截器数学模型和优化算法,并得出重要结论。     

基于插件技术的人工免疫智能空间优化平台研究

采用人工智能方法求解空间优化问题已成为当前地理学研究领域的热点之一。研究目的在于通过设计一个开放的、可扩展的人工免疫空间优化模型框架,开发基于插件技术的优化工具软件,丰富空间优化决策支持的方法和技术体系。研究从空间优化问题的基本特点和计算需求出发,定义了面向空间优化问题求解的克隆选择优化模型框架。在此基础上,采用"插件-宿主平台"结构设计了人工免疫智能空间优化平台的总体架构,定义免疫算子插件与空间优化问题应用插件开发机制。实验结果表明,平台的架构和功能设计充分考虑了计算平台的开放性和扩展性,通过平台标准接口的功能扩展可实现对不同类型空间优化问题的求解。空间优化问题研究者或政府决策部门无需关系人工免疫优化方法的具体内涵即可基于本平台完成其具体空间优化决策支持任务。     

基于粒子群优化的点云场景拼接算法

多视点三维点点云场景拼接是解决激光三维主动成像目标自遮挡或被遮挡情况下目标数据不完全问题的一种有效方法,它将直接影响到后续的目标检测与识别处理。本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的点云拼接算法,该方法通过投影分布熵对待拼接场景姿态进行估计,由此获取场景拼接的初值,然后利用PSO实现多视点场景的精确拼接。仿真实验结果表明,本文方法是一种有效可行的方法。     

分布式约束优化问题及其求解算法

分布式约束优化问题(DCOP)能够对多智能体系统(MAS)中的各种分布式推理任务进行建模,广泛应用于分布式规划、调度、资源分配等问题中。首先从DCOP的概念出发,引入一个典型的DCOP实例,在此基础上对DCOP问题求解的两类主流算法进行了详细介绍和比较分析。针对DCOP对现实问题建模中出现的部分集中式、硬约束、开放式、隐私和anytime等5个方面的问题进行了阐述,并介绍了相应的扩展算法。在动态实时问题,自稳定性与误差容错以及在物理分布式环境下仿真等问题仍需进一步研究。     

边界扫描测试信息压缩算法

为了解决 IEEE 1 1 49.1边界扫描测试优化生成问题 ,提出了一种新型的测试矩阵压缩算法。该算法首先应用被测试电路板的结构信息构造有限制的短路故障模型 ,然后以有限制的短路故障模型为基础对测试矩阵进行压缩处理 ,尽可能剔除测试矩阵中的无效测试信息 ,从而达到测试优化生成的目的。理论分析及实验验证表明 ,该算法能够获得紧凑性指标相当优化的测试矩阵 ,实现较高的测试信息压缩率     

专家系统和多目标决策理论在抗沉决策系统中的应用

应用专家系统理论建立了抗沉规则库,确定了方案产生逻辑,同时运用多目标决策理论中的简单加性加权法建立了数学模型,对多方案抗沉效果进行了综合评估．成功地解决了舰艇生命力指标间的相互制约、相互影响的问题,为抗沉优化决策提供了新的思路和方法．     

多指数连续相位调制信号的早迟环定时同步

针对多指数连续相位调制信号提出基于序列检测的早迟环定时同步,利用维特比算法的幸存度量构造定时误差估计器。根据误差估计的S曲线和方差,优化定时误差捕获范围和估计精度、消除环路假锁点,同时利用多指数连续相位调制的脉冲幅度调制分解对定时误差估计器进行简化。仿真结果表明,优化后的早迟环定时误差捕获范围最大可达±0.5个符号周期,估计精度在中低信噪比下能够接近修正的克拉美罗界,在高信噪比下也有较好的估计性能;当早迟环定时支路的分支度量简化至最大似然序列检测的1/8时,对多进制、部分响应的多指数连续相位调制信号,造成的解调性能损失小于0.5 d B。     

基于粒子群优化的稀疏序列Bayes反卷积方法研究

在地下目标低频声波探测中,由于探测信号的混叠,难以判读反射目标的空间位置.应用信号处理方法求解时,目标信号是稀疏序列,求解方程是病态的.运用Bayes反卷积方法修正其病态性,并采用优化的粒子群算法求解,提高了系统的探测分辨率,同时降低了计算量.实际应用表明,该方法是有效的.