一种飞行器在线实时航迹规划算法

针对飞行器在线航迹规划问题展开研究,提出了一种实时航迹搜索算法。该方法将飞行器的运动与航迹搜索结合在一起,可以有效地调节搜索的时间,满足在线实时应用的要求。通过在限定的时间内扩大寻优范围,该算法可以有效地避免不可行区域,并使生成的航迹更加优化。实验结果表明,算法能有效地处理各种航迹约束,实时地生成满意的三维航迹。     

基于改进遗传算法的神经网络控制

神经网络结构简单,但训练容易陷入局部最优解,而遗传算法依照生物进化理论将群体进行选择交叉变异从而求取全局解。首先讨论了神经网络与遗传算法的结合方法,并针对传统遗传算法中存在的问题,采取一种改进的遗传算法,将两种智能控制方法相结合进行研究,仿真结果表明此算法能有效改善系统的响应指标。     

基于相似性和距离及遗传模拟退火的自适应聚类算法

针对模糊C-均值(FCM)算法中聚类数目的确定问题,提出了基于样本间相似度量和距离的算法,该算法可有效缩短聚类数搜索的范围,减少计算工作量。对于模糊C-均值算法聚类中心初始值随机选择易陷入局部极小值问题,采用遗传模拟退火算法优化FCM的聚类中心,以人工数据集和标准数据集验证了遗传模拟退火算法具有较强的全局收敛性能,有效提高了聚类效果。