基于图形几何的平面区域位置关系判定方法

针对地理信息容量的增加带来的航迹规划计算量急遽增长的问题,首先将任务区大容量地理信息进行化简、合并成几何图形,并按电子地图比例尺谱系依次存储为数据文件;其次,通过开发内存虚拟绘图工具集,在确定的任务区域内,将预处理后的地理信息和飞行器预计航路及散布域分别绘制成平面图形区域;再次,采用图形几何方法将平面区域的相交判断转化为计算机图形几何运算,根据运算结果判定了平面区域之间的位置关系;最后,分别在Pow PC环境和AMD X86环境,对图形几何运算算法的计算效率进行了验证。仿真结果表明:该方法具有计算时间不随地理信息的增加而显著增长的特点,可以满足在有限硬件资源条件下进行大量复杂计算的要求。     

一种基于回旋曲线的局部路径规划方法

基于回旋曲线路径模型的局部路径规划方法,将规划算法分为离线和在线两部分。离线计算通过建立轨迹空间与栅格单元映射关系获得搜索图,以文件形式存储。在线规划以局部环境地图栅格单元占有情况为依据,获得可行轨迹空间,然后采用A*搜索算法,获得最优局部路径。仿真实验表明,在障碍稀疏环境中,所提出的方法能够规划出局部路径,且规划耗时满足实时性运行需求;参数离散化导致所提出规划方法的完备性不足,对于复杂环境可能无法规划出可行路径。     

基于两阶段算法的半潜维修船功能舱室布局

以维修舱空间、舱室邻接、舱室全局位置三个指标为目标函数,以满足高初稳性要求、保证船舶浮态等为约束条件,建立技术可行前提下半潜维修船功能舱室布局优化模型。通过设计贪婪取走启发式算法与规划求解相结合的两阶段算法,实现对模型的求解。以载重为5×10~4 t的半潜船体为载体进行设计,得到半潜维修船功能舱室优化布局方案。随着维修设备质量系数的增加,可行的布局方案数呈上升趋势。该方法可提高半潜维修船在功能舱室布局过程中决策的科学性。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。