基于MOEO的电子侦察卫星多目标规划方法

分析了电子侦察卫星任务规划问题的内涵,基于合理假设建立了问题的多目标规划模型;设计了一种基于MOEO(Multi-objective Extremal Optimization)的多目标极值优化算法对模型进行求解,提出了一种针对电子侦察卫星规划问题的随机交换变异算子对解空间进行搜索;同时,为防止Pareto近似最优解的...     

基于多Agent无人机协同侦察任务规划模型

建立了多无人机协同侦察任务规划模型,在考虑侦察时间间隔约束和目标载荷需求基础上,给出了位于不同基地的无人机优化部署和调度策略,并提出了基于多Agent的优化搜索仿真算法,利用Matlab实现了无人机优化配置和任务规划模型,得出了无人机优化配置和任务规划方案,最后分析了模型算法存在的某些不足,提出了模型改进的方向。     

基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法

针对线目标的多无人机协同侦察航迹时间代价较大、算法收敛较慢等问题,提出了一种基于集中一体化遗传算法的协同航迹规划方法.在考虑目标属性及任务要求的基础上,建立了基于时间代价的航迹模型.引入集中一体化方法,对标准遗传算法的编码方式进行了优化,保证了所有目标均被侦察一次,且无重复侦察.在种群迭代中对交叉操作和变异操作进行了改进,有效提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,该方法可求解得到具有最小时间代价的任务航迹,且收敛速度较快.     

基于多目标动态威胁的潜艇航路规划建模与求解

为增强航路规划算法的适用性,充分考虑潜艇面临的动态威胁,建立并求解了基于多目标动态威胁的潜艇航路规划模型.首先,介绍了微分对策的基本理论,指出其在处理航路规划问题方面的优越性;其次,引入了基于单目标威胁的航路规划模型,并采用微分对策对其进行了描述和求解;最后,在单目标威胁模型的基础上,推导了基于多目标动态威胁的潜艇航路规划模型,建立了对策的状态变量、控制变量及其约束、状态方程与微分对策模型,并给出了其微分对策的系统解.数值求解结果表明:该算法可较好地解决动态对抗问题,只需确定界栅和最优策略即可,同时该航路规划算法简便易行,具有较强的适用性.     

基于多种群合作演化的无人机协同侦察任务规划研究

为了提高时空域上对无人机协同侦察任务规划的效率,提出一种基于多种群合作演化遗传算法的任务规划模型。该模型建立了无人机协同侦察任务规划问题的分层描述,并将多种群合作演化遗传算法引入对模型的求解,设计了全局与局部搜索流程,交叉变异和合作演化等算法（子）,并给出了详细求解步骤。仿真结果表明,所提模型及算法与单种群搜索算法相比,在任务处置效益、任务潜力效益、时间成本效益等方面均有提升。     

基于量子双向RRT算法的多平台反舰导弹协同航路规划

针对反舰导弹航路规划面临的动态威胁环境和多平台协同打击问题,提出了一种基于量子双向RRT算法的反舰导弹协同航路规划方法。采用动态坐标设置动态威胁,实时地避开动态威胁;通过取预规划终点方法,实现对目标的时间和空间协同打击;结合量子进化思想,将RRT算法中的扩展方向量子化表示,提出了一种量子双向RRT算法,并应用于航路规划。仿真结果表明,该方法可有效规避动态威胁和解决多平台反舰导弹航路规划的协同问题,并显著地改善了RRT算法的全局收敛性,得到了航程更短的航路。     

基于遗传算法的武器目标分配模糊多目标规划

针对武器目标分配（WTA）问题中存在的模糊性,提出了一种基于遗传算法的WTA模糊多目标规划模型。建立了wTA多目标规划模型以及目标函数和约束条件,并在此基础上基于目标函数和约束条件的模糊性结合梯度隶属函数建立了WTA模糊多目标规划模型,给出了遗传算法进行求解的方法,通过一个实例分析表明,基于遗传算法的模糊多目标规划模型解决wTA问题具有较好的效果,验证了该模型的合理性,对于有效解决WTA问题具有指导作用。     

用于军事通信网络规划分析的免疫系统多目标优化算法

军事通信网络规划分析是一项十分复杂的工作,实际中需要考虑多种约束条件对各种规划方案进行科学甄别。文章将该问题转化为多目标问题进行研究,并借鉴免疫系统机理,提出一种用于军事通信网络规划分析的免疫系统多目标优化算法。算法结合基于免疫系统的多样性保持策略,保持解的多样性。实验表明,文章提出的算法所得结果的支配能力和空间分布效果优于经典的多目标进化算法。     

一种多约束条件下的分布式多传感器协同规划算法

在编队作战中,如何对分布在不同作战平台、拥有众多约束条件的传感器进行协同规划,具有重要的研究意义。基于协方差控制的基本思想,运用分布式多传感器航迹融合算法计算协方差矩阵,分析可能存在的多种作战约束条件,提出一种多传感器多目标分配步骤和方法。算法可针对动态变化的目标期望协方差和约束条件,及时地调整分配策略,在保证协方差控制作用的同时,着眼于提高分配结果的稳定性,并对此进行仿真。仿真结果证明了算法的合理性和有效性。     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

基于模拟退火算法的电子侦察卫星任务规划问题研究

在分析电子侦察卫星的工作原理及其所担负的使命任务的基础上,首先给出了电子侦察卫星任务规划的基本过程;然后在明确电子侦察卫星任务规划问题的基本输入输出和一些基本假定的基础上,建立电子侦察卫星静态任务规划的混合整数规划模型;最后提出了一种解决电子侦察卫星任务规划问题的模拟退火算法(simulated annealing,SA)。实验结果表明:该算法有效地解决了针对固定目标的电子侦察卫星任务规划问题。     

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。     

随机动态规划的混合算法研究

针对随机条件下动态规划模型的主要特点,运用智能算法混合编程理论,设计了一种探索多阶段决策问题的智能混合算法.该算法首先将问题转化成一族同类型的一步决策子问题,然后利用随机模拟和遗传算法,依据训练样本形成的训练神经元网络,在单步决策中寻求最优策略和最优目标值,逐个求解,再据初始状态逆序求出最优策略序列和最优目标值.仿真结果表明,该算法具有一定的通用性,初始设计点可以随机产生,其计算精度不因函数的非线性强弱而受影响,对目标和约束的限制较少,可应用于多种形式的随机多阶段决策优化问题,较好地满足了随机动态规划模型求解和优化的要求.     

多无人机系统协同侦察规划算法研究

基于蚁群算法研究多无人机系统在协同侦察复杂目标群的集群协作问题,通过去交叉策略局部优化蚁群算法,提高算法求解精度,形成较优的航迹方案和合理调度策略.该问题的求解不仅能深化多任务分配及多目标协同领域的研究,还能为部队执行作战任务提供辅助决策.     

面向新任务插入的电子侦察卫星任务规划方法

针对电子侦察卫星在执行初始侦察计划的过程中新任务动态到达的情况,以最大化完成任务优先级之和,并使新任务到达后,对原侦察计划调整最小为目标,建立了具有两级优化目标的动态约束满足模型,提出了一种基于启发式规则的动态插入算法,最后通过仿真实例,对模型和算法进行了验证,实验结果表明算法一定程度上能够满足卫星新任务插入后使得原始...     

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。     

多约束条件下无人机航路规划动态评价方法

针对多约束条件的无人机航路规划评价方法缺乏合理性和动态特性的问题,提出了基于无人机六自由度模型的飞行仿真动态评价方法。分析了无人机航路规划的约束条件和影响航路评价的因素,基于某型无人机六自由度飞行动力学模型和飞行控制系统模型建立了无人机飞行仿真系统模型,将航路规划与评价进行有机结合进而进行航路评价方法软件的设计,通过对无人机沿规划航路的仿真飞行参数进行动态特性分析,以更接近真实情况的仿真手段对多约束条件下的航路规划效果进行评价。结果表明,该方法形象直观的实现了对无人机规划航路的动态综合评价,满足工程需求。     

基于改进蚁群算法的战时不确定性路径规划模型求解

战时路径规划的不确定性包括参数、约束条件和决策目标等的不确定性。以基本蚁群算法为基础,结合随机模拟和模糊模拟技术,提出了一种改进蚁群算法来求解战时不确定性路径规划问题,并通过仿真示例与其他算法进行了比较。结果表明：该算法求解效率更高,求解过程更为直观,能够满足战时不确定性路径规划问题的研究。     

基于多项式拟合的无人机攻击路径规划

针对具有终端约束的无人机攻击路径规划问题,提出了一种基于多项式拟合的路径规划方法。首先,通过分析敌方防空雷达的探测过程和敌方防空武器的攻击过程,给出了无人机突破敌方防空的威胁代价计算模型。然后,对无人机攻击目标时的终端约束条件进行了研究。最后,推导了具有终端约束条件的基于多项式拟合的无人机路径规划方法。运用遗传算法对路径规划问题进行了仿真。仿真表明算法能够对具有终端约束条件的无人机路径规划问题进行求解,获得的路径满足该规划问题的性能约束条件。     

一种基于多目标优化的QoS路由交互式算法

为了满足通信网络中一些特定业务对于多个网络指标性能的同时要求 ,研究了一类基于多目标决策的QoS路由算法。通过选取带宽作为约束条件 ,把时延和丢失率作为优化目标 ,建立了QoS路由选择的多目标非线性整数规划模型 ,并给出了一种求解模型的交互式算法。该算法通过逐步调整目标函数的上界 ,压缩目标函数的搜索空间来满足决策者的要求和网络条件。实例计算结果表明了算法的可行性