多飞行器协同轨迹优化设计

针对多飞行器协同轨迹约束多、耦合强的复杂多目标优化与决策问题,对多飞行器协同轨迹优化进行了较为系统的研究。首先,对多飞行器协同轨迹优化进行了数学描述和对多飞行器在未知环境下的航迹规划进行了数学建模;其次,提出了多飞行器协同任务规划系统优化设计的数值算法,其主要包括多飞行器协同任务分配算法与飞行器最优航迹规划;最后,基于以上的研究,对3种典型不同情况下的多飞行器协同轨迹优化进行了飞行数值仿真与分析。该算法具有以下特性:全局一体优化、采用最优的多维策略、实时在线性、高精度、能够考虑各种随机干扰的作用等。     

基于自由空间法的航迹规划方法

针对无人飞行器的海上航迹规划问题,提出了一种基于自由空间法的规划方法。该方法首先对规划空间进行单元分解后,搜索给定的起始单元到目标单元所有的连通分支,将规划空间进行通道划分,然后在每个通道内采用规划算法进行航迹规划,该通道的划分既可应用于多航迹的协同规划,也可求出单航迹的最优航迹。实验结果表明,该方法可用于无人飞行器的海上航迹规划。     

增收之花遍地开

近年来,九师一六一团高度重视发展自营经济促职工多元增收工作,重新修订了《自营经济促多元增收三年攻坚计划》,提出了自营经济促职工多元增收的发展规划、指标、具体措施和路径,为团场自营经济促职工多元增收提供了保障条件。特色养殖促增收团场积极鼓励引导从事农业的职工向现代畜牧业转移,以大户带小户为途径,发挥资源优势,突出特点和特色,以规模化养殖为基础,标准化养殖为抓手,按照"家家有畜不见畜,户户按股有分红"的     

改进人工蜂群算法的无人机航迹规划研究

如何快速地规划出满足约束条件的飞行航迹,是实现无人机自主飞行的关键。将改进的人工蜂群算法应用于求解无人机航迹规划问题,同时在人工蜂群算法的侦察阶段引入差分进化算法的思想。通过仿真实验并与标准人工蜂群算法比较,结果表明此算法能够有效加快收敛速度,提高最优航迹精度,是解决航迹规划和其他高维复杂函数优化的有效方法。     

围绕全面深化改革要求加快推进院校现代后勤建设

党的十八届三中全会通过的《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,把国防和军队改革纳入国家改革战略全局。全军军事斗争后勤准备工作会议,更是为军队后勤工作全面深化改革吹响了前进号角。面对新形势、新挑战,院校后勤应牢固树立改革创新思维,用习主席系列重要讲话和军委、总部指示精神统揽后勤工作,始终着眼培养能打仗、打胜仗高素质新型军事人才这个根本,严格按照《2020年前军队院校教育改革和发展规划纲要》的部署要求,深入推进改革,大胆创新实践,不断加快院校全面建设现代后勤步伐,为院校全面建设发展提供强有力的后勤保障支撑。     

学习跟着航迹走 理论伴着浪花行

海军某驱逐舰支队521舰积极探索“随时能学、随处可学、随机深化”的“三随”理论学习模式,有力推动党的创新理论在基层的宣传普及,促进了各项任务的圆满完成。 一、科学构建立体多维学习网络。做到党的创新理论发展到哪里。理论学习就跟进到哪里     

分布式海战场资源规划问题

分布式海战场资源规划是实现海上联合作战的关键。首先分析了海战场资源的分类及战场资源规划特点,建立了基于多智能体的分布式海战场资源规划系统,深入分析了该规划系统的组成和功能,并构造了相应的资源规划结构模型,为实现定性和定量相结合的海战场资源规划与管理提供了一条有效的途径。     

规划司组织召开新型工业化产业示范基地创建工作交流会

规划司4月10日至11日在上海组织召开部分省市新型工业化产业示范基地创建工作交流会。工业和信息化部司长肖华出席会议许讲话。上海、浙江、江苏等10个省市工业和信息化主管部门示范基地创建工作责任处室负责人,上海漕河泾新兴技术开发区等23个新型工业化产业示范基地相关负责人参加会议。     

完善军品市场准入制度 锻造打赢“金刚指”

<正>时下,与武器装备建设军民融合式发展内在要求相比,军品市场准入制度仍不够完善,利益固化的篱笆墙必须拆除,科研生产体系、装备保障体系、人才培养体系迫切需要摆上重要议事日程,纳入机制建设规划,为打赢锻造"金刚指"。坚持走中国特色军民融合式发展路子,坚持富国和强军相统一,加强军民融合式发展战略规划、体制机制建设、法规建设是党的十八大作出的战略部署。习近平主席强调指出:进一步做好军民融合式发展这篇大文章,坚持需求牵引、国     

带时间窗的多无人机航迹规划两阶段启发式算法

带时间窗的多无人机(Unmanned Aerial Vehicles,简称UAV)航迹规划问题是一类重要的NP-Hard问题,相关启发式算法研究一直是该问题的研究重点和难点。建立了问题的UAV流模型,并提出了一种两阶段启发式算法用于问题求解。算法的第一阶段提出了一种基于"最迟完成服务优先"规则的航迹构造算法,用于获取问题的初始解;第二阶段利用模拟退火算法对初始解进行改进。最后基于Solomon Benchmark数据集对算法进行了测试,实验结果表明该启发式算法可以有效地求解带时间窗的多UAV航迹规划问题。