进化计算在机器学习中的应用研究

采用进化计算思想研制机器学习实际系统，利用隐含并行机制及并行规则触发策略实现多目标优化技术。针对航天员模拟训练评分标准具体任务，采取灵活的多层次动态编码方案，建立多种简洁且完备的进化操作。利用信度分配组桶策略实现竞争机制，依赖进化算法搜索、发现并选择适当规则，引入启发知识产生缺省规则层次以实现多种隐式目标。设计并实现了遗传进化机器学习系统ＧＥＭＬ－１，该系统具有良好的鲁棒性和柔顺性。本文的遗传进化机器学习方法，可推广应用于各种军用专家系统和军事决策支持系统的研制，从而为人工智能在军事上的应用提供新的设计方法和实现途径。     

基于灰狼算法的机器人多关节综合运动轨迹优化

针对机械臂运动需满足高效率和低冲击的问题,在分析机械臂轨迹规划流程的基础上,选取了机械臂末端运动轨迹的六个关键路径点,并基于灰狼算法以时间、平滑度为目标对机械臂运动轨迹进行了优化,获得pareto最优解集。对六自由度机器人的仿真结果表明:将灰狼算法与机械臂的轨迹优化结合能得到比较好的仿真结果,理论上实现了在运动过程中抑制振动,为解决该问题提供了新的方法。     

智能搜救机器人在障碍地形的自主构型规划

为了解决带有辅助摆臂的智能搜救机器人自动规划构型以实现自主越障的难题,提出一种能够适应复杂地面形状的搜救机器人越障构型规划新方法,其核心是一种高适应性、高效率的机器人姿态预测算法。通过将地形表示为离散的点集,建立了搜救机器人的单侧姿态预测数学模型;进一步提出了快速求解该问题的算法,每秒可预测1 000～1 500个姿态。基于此,设计了机器人越障过程中状态、动作的评价指标,运用动态规划算法与滚动优化思想构建了具有优化能力的、能够实时运行的构型规划器。仿真与实物实验的结果表明,该方法能够使机器人自主调整构型穿越复杂地形,且相较强化学习算法和人工操作具有更平稳的越障效果。     

基于小波配点法的空间机械臂关节轨迹规划

针对平面型空间机械臂关节轨迹优化问题,提出一种基于小波配点法的数值算法。该算法在区间样条小波函数及其导数算法的基础上,对状态变量与控制变量在小波配点上作离散化处理,然后将原最优控制问题转化为以小波系数为优化参数的非线性规划问题,利用非线性规划算法求解该问题得到原问题的解。算法可充分利用小波具有非线性逼近的优点,提高计算精度和效率。对典型问题进行数值仿真,结果表明该算法对空间机械臂关节轨迹优化问题是有效的。     

基于车辆稳态动力学特性的汽车动态轨迹规划

针对高动态环境下驾驶辅助系统（ADAS）的轨迹规划问题,提出基于车辆稳态动力学特性的动态轨迹规划算法。该算法首先在交通车轨迹预估基础上建立搜索空间,接着利用车辆稳态动力学模型作为轨迹发生器,在搜索空间中对轨迹发生器产生的轨迹进行评价,最后根据驾驶意图和优化条件选择最优轨迹。文章采用基于最优加速度预瞄理论的轨迹跟踪算法,建立了七自由度车辆动力学模型,并在Simulink环境下搭建仿真平台,进行超车仿真实验。实验结果表明,本文提出的算法可行、有效。     

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。     

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。     

UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术

研究了单架无人作战飞机(UCAV)攻击多个地面目标的三维轨迹规划问题。首先,将问题形式化为一类特殊的旅行商问题(TSP),即带动力学约束的邻域访问TSP问题(DCTSPN)。其次,针对规划空间维度过高、搜索代价过大的问题,提出了一种基于概率路标图(PRM)的方法。该方法借鉴了基于采样的运动规划方法的思想,并结合多种组合优化技术,将原本连续状态空间中的轨迹规划问题转化为离散拓扑图上的路由问题。求解过程分为离线预处理和在线查询两个阶段。离线阶段采用Halton拟随机采样算法及Noon-Bean转换方法,将原问题转化为经典的非对称旅行商问题(ATSP);在线阶段根据战场态势的实时变化,快速更新路标图,然后采用LKH算法在线求解问题的近似最优解。为了保证生成的飞行轨迹满足平台的运动学/动力学约束,算法基于Gauss伪谱法构建了局部轨迹规划器。最后,以攻击时间最短为优化指标对算法进行了仿真实验。结果表明,本文提出的方法能够以较高的精度和在线收敛速度生成真实可行的、较优的多目标攻击轨迹。     

基于边界交叉法的高超声速滑翔飞行器多目标轨迹优化研究

针对高超声速滑翔飞行器复杂约束条件下多目标轨迹设计问题,基于边界交叉法和伪谱法提出了其多目标轨迹优化方法。首先,分析了高超声速滑翔飞行器复杂约束轨迹优化问题的特点,提出了多目标轨迹优化问题。然后,采用边界交叉法和伪谱法将多目标轨迹优化问题转化为一组单目标优化子问题,利用非线性规划算法分别求解。在优化过程中,将已求解子问题的解作为下一个子问题的初始值。利用上述方法求解了最大横程和最小峰值热流轨迹优化问题,仿真结果表明：本文方法能够有效搜索到优化轨迹的Pareto前沿,可以为高超声速滑翔飞行器轨迹设计提供参考。     

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...     

复杂环境下基于多目标粒子群的DWA路径规划算法

针对机器人在障碍物分布密集的复杂环境中运行时,动态窗口法(dynamic window approach,DWA)易出现避障失败或规划不合理的情况,提出一种基于多目标粒子群优化算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的改进DWA规划算法。在建立多障碍物环境覆盖模型的基础上,提出一种障碍物密集度的判断方法;优化DWA算法中的子评价函数;利用改进的MOPSO算法实现DWA权重系数的动态调整,将权重系数的自适应变化问题转化为多目标优化问题;根据路径规划的要求将安全距离和速度作为优化目标,并使用改进的MOPSO算法对相应的多目标优化模型进行优化求解。仿真结果表明,该算法使机器人有效地通过障碍〖BHDWG8,WK10YQ,DK1*2,WK1*2D〗〖XCLXY.TIF;%129%129〗听语音 聊科研与作者互动 物密集区的同时兼顾了运行的安全性和速度,具有更好的路径规划效果。     

Finite-time tracking control and vibration suppression based on the concept of virtual control force for flexible two-link space robot

The dynamic modeling, finite-time trajectory tracking control and vibration suppression of a flexible two-link space robot are studied. Firstly, the dynamic model of the system is established by combining Lagrange method with assumed mode method. In order to ensure that the base attitude and the joints of space robot can reach the desired positions within a limited time, a non-singular fast terminal sliding mode (NFTSM) controller is designed, which realizes the finite-time convergence of the trajectory tracking errors. Subsequently, for the sake of suppressing the vibrations of flexible links, a hybrid tra-jectory based on the concept of the virtual control force is developed, which can reflect the flexible modes and the trajectory tracking errors simultaneously. By modifying the original control scheme, a NFTSM hybrid controller is proposed. The hybrid control scheme can not only realized attitude stabili-zation and trajectory tracking of joints in finite time, but also provide a new method of vibration sup-pression. The simulation results verify the effectiveness of the designed hybrid control strategy.     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。     

支持并行工程的造船分段作业计划系统

针对传统造船模式下,车间作业计划与工艺设计串行工作方式的缺点,基于并行工程的原理,提出了分段作业计划与工艺设计的集成运行模式,为实现造船CAPP系统与PPC系统的集成化和并行化提供了实现的基础。针对集成模式的特点,建立了分段作业计划系统资源优化的数学模型,应用遗传算法解决了针对任意分段装配工艺方案的多资源平衡优化问题,可以得到每项作业最优的开工时间,同时能够给出多种资源的最优分布结果,满足了多工艺方案之间资源利用率的比较。最后,给出了计算实例,计算机模拟结果说明了这一方法的有效性。     

基于SQP法的助推-滑翔导弹助推段弹道优化研究

轨迹优化是飞行器总体优化设计中的重要组成部分,它贯穿于飞行器的整个设计过程。高超声速助推-滑翔导弹的弹道优化问题涉及攻角、法向过载、最大动压等多种约束条件,是一种复杂的最优控制问题。序列二次规划法（SQP）是解决该类问题行之有效的数值优化方法。本文利用SQP算法对助推-滑翔导弹助推段进行弹道优化,为这一高超声速飞行器的整体结构设计提供了有益的参考。     

飞行器低空突防威胁建模与航迹优化算法

提出了一种飞行器在给定地形和威胁分布的威胁场进行低空突防的航迹优化算法。该方法首先对地形的高程栅格数据进行了图形简化预处理,将各种威胁叠加到地形图上,构成一个包含各种威胁的特定威胁场,再对其建立合理的有向图数学建模,用Dijkstra最短路算法进行航迹优化。航迹优化的过程中考虑了飞行器的过载限制,使优化航迹能够较好地满足飞行器各项性能指标及任务规划的要求,仿真结果显示,该算法简单快速,能很好地进行地形、威胁、障碍物的回避。     

武警部队快速机动中最优路径的实现

紧急条件下武警部队快速机动最优路径,是一个多目标多约束随机动态交通网络寻优问题。在分析交通网络拓扑化特点及最短路模型前提下,着重研究道路通行能力带给复杂公路网络道路寻优问题的影响,并结合GIS系统利用改进的Dijkstra算法求解。     

寻求探空火箭最佳推力策略的一种直接优化方法

本文运用贝尔曼动态规划方法寻求探空火箭最佳推力策略,建立了解本文问题的“局部最优性”递推方程,采用区域性限制系数和非节点处的“单点插值”方案,大幅度提高了运算速度和精度,计算过程更趋稳定,使给定起飞质量的探空火箭在寻优计算中获得较之于间接方法更大的目标效益。同时,在微机IBMPC/XT上编制了计算程序,为探空火箭初步设计和方案论证提供了具有较高置信水平的理论依据。