联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

勇于突破不良“路径”的束缚

美国著名经济学家、诺贝尔经济学奖获得者道格拉斯·诺斯在研究中发现:任何一个系统在发展演变过程中都具有“路径”依赖的特征,一种特征一旦在系统内形成,无论是否有效都会在一定时期内持续存在并影响其后的选择。一般来讲,“路径”依赖有两种类型:一种是良性的,它具有“倍增器”的效果,可使事物进入良性循环的高速发展阶段;另一种是不良的,随着事物的发展,它会成为阻碍系统发展的“桎梏”,将系统“锁定”在低效状态。军事领域是一种复合式的系统结构,它的复杂性和多样性,使得各种矛盾交织,多种“路径”重叠,从而导致不良“路径”依赖与良…     

我国军工企业资本运营路径探析

一、我国军工企业资本运营需求供给分析(一)需求分析1、解决我国资金匮乏问题,要求军工企业实行资本运营众。所周知,资金匮乏一直是我国军工企业发展的障碍,原因是多方面的:一是国家资本金投入不足或配置不科学。二是部分军工企业自我积累能力不足。由于长期存在的结构性矛盾,体制性障碍以及一些决策失误,加之军工产品一直实行低利政策,使军工企业难以自我积累资金。三是军工企业的融资观念和管理存在问题。以上这些因素促使军工企业的资金缺口越来越大。2、经济体制的转变要,求军工企业实行资本运营我。国改革开放后,国有企业资本结构多元…     

美军联合文化建设路径研究

美军积极适应国家安全战略调整和联合作战发展需要,着力在军事转型的前期塑造联合文化.在联合文化建设中,美军注重利用法规制度的规范作用、核心价值的聚合作用、创新思维的驱动作用、知识体系的支撑作用和联合训练实践的深化作用,推动联合文化创新发展.     

我军先进军事文化的跨文化传播探讨

随着我国对外军事交流和我军涉外执行非战争军事任务的日益增多,有效实施我军先进军事文化的跨文化传播,不断加强对外军事文化交流,对于向国际社会更好地宣传介绍我国国防外交政策,塑造和展示我军良好形象,不断提升军队软实力和对外影响力等具有十分重要的意义。我军先进军事文化跨文化传播的路径选择。     

战时弹药输送路径PSO决策分析

介绍了粒子群优化算法的基本思想和理论,阐述了基于粒子群优化算法的战时弹药输送路径决策分析的实现过程。通过实例应用,证实了粒子群优化算法对弹药输送路经决策问题是可行和有效的。     

机器人集群路径规划技术研究现状

受社会型生物群体行为启发,群体智能得到日益广泛的关注,机器人集群作为群体智能的重要承载者得到了大量研发和广泛应用.机器人集群路径规划技术作为一项核心关键技术也得到快速发展.为此全面深入地调研了机器人集群路径规划的技术发展现状,创新性地归纳了适用于不同集群规模、可扩展性要求、通信需求以及算法要求的集群规划基础计算架构,包...     

不确定环境下无人机区域目标搜索及载荷参数影响

针对不确定环境下无人机区域搜索问题,建立了实时探测更新的搜索方法,提出了机载光电载荷参数优化配置策略。建立了基于二维离散网格的无人机区域搜索模型,采用概率地图描述目标信息的实时获取与更新;引入不确定度指标、目标网格的重访和网格探测次数控制,建立搜索目标函数;建立了基于粒子群算法的搜索路径滚动优化方法;通过对任务区域平均探测时间步数和误判概率的估计分析,建立了机载光电载荷参数优化配置策略。使用蒙特卡洛方法验证了区域搜索方法的有效性和光电载荷参数配置对搜索效率、误判概率的影响。     

战场运输在线路径规划算法研究

针对战场运输保障任务批次多,不确定性强等特点,提出了一种轻型在线的运输路径规划算法。以节省整体运输开销为目标,利用图论思想对运输路径的相互关系进行了数学建模,定义了路径连接的必要条件和合并算子。并借鉴了节约法等启发式方法的思路,提出了一个路径优化合并方法和相应在线调度算法,能够按照负载平衡和最小开销策略分配运力,按需对现有任务合并。模拟实验结果表明,与过去按分管关系指派任务的方法相比,运输开销得到显著减小。     

面向卫星的在轨服务任务规划方法

针对空间在轨服务日趋成熟以及在轨服务现实需求增长的背景,以在轨服务航天器为研究对象,研究面向卫星的在轨服务任务规划问题,探讨如何合理安排与调配在轨服务资源。将问题分解为在轨服务资源分配和在轨服务路径规划两层,并建立双层优化数学模型。设计在轨服务任务规划算法求解问题,包括基于多种群并行进化的混沌遗传算法和基于全局坐标转换的NSGA-Ⅱ+GSDE算法,并通过仿真结果对比分析,验证算法的可行性和有效性。