基于神经网络Q-learning算法的智能车路径规划

针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q-learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。     

基于可扩展仿真平台的战术机动模型设计与实现

针对作战仿真实体战术对抗的现实需要,运用组件化建模技术,初步构建了作战实体战术机动模型,在介绍战术机动概念的基础上,详细介绍了机动模型的建模过程,并对模型的移动行为进行了简单阐述。最后用XSIM可扩展仿真平台对战术机动模型进行了实现和测试,验证了战术机动模型的可用性,并为复杂红蓝对抗作战仿真打下了基础。     

基于改进PH曲线的无人机路径规划方法

快速而有效的航路规划是无人机执行作战任务的基础。针对现有Pythagorean Hodograph(PH)曲线路径规划方法中仅对一条路径曲线进行优化问题存在的不足,提出一种基于改进PH曲线的多段路径的组合规划方法。该方法通过建立选择策略,改进多段PH路径合成方法,有效利用了PH曲线的曲率连续性和精确性,结合贪心算法的快速寻优特性,可以快速得到满足安全性、曲线连续和曲率连续的最优PH路径。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。     

基于非专用中继节点的双跳中继用频规划

联合战术通信背景下,一级通信节点和所属的某些二级通信节点之间由于通信距离过大或地理阻隔,传统的以一级通信节点为中心的单跳超短波组网已无法满足通信需求。从具体的战术通信实际出发,针对不同层次的战术通信网提出了一种超短波频段的频率划分及复用方案,设计了以二级通信节点为中继的用频规划方案,实现了一级通信节点和另一二级通信节点之间的双跳中继通信,有效拓展了一级节点的通信范围。仿真验证了所提的中继用频规划方案的有效性。     

基于DBSCAN聚类的异构多智能体分层任务分配方法

针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。     

装备维修器材生产路径决策的两阶启发式算法

当前装备供应保障系统中维修器材存在短缺、积压以及配送系统效率低下等问题,亟须对生产、库存和配送作业环节进行集成优化。为客观反映各个决策环节,将该问题公式化为一个混合整数线性规划模型,针对该模型多变量、多约束的特点,提出了一个基于数学规划的两阶启发式算法对其进行求解。结合算例,检验模型的可行性,并选取求解器CPLEX和一个类似的迭代算法与该算法在求解质量和运算时间方面进行对比与分析。结果表明,提出的模型是合理可行的,该算法在求解不同规模实例时表现出优异的性能。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。     

慢刀伺服加工环曲面的刀具路径规划方法

如何规划刀具路径、进而获得高质量的数控加工代码,是应用慢刀伺服技术加工环曲面的关键技术之一。提出了基于等距面规划刀位点轨迹的刀具路径规划方法,推导了外凸环曲面的面形方程及其等距面方程,对比分析了两种导动曲线及两种数据点离散方法,优选了刀具路径规划方案,应用VB.net语言编写了慢刀伺服加工环曲面用数控代码生成软件,在Vericut平台上对数控代码进行了仿真验证,直观地展示了虚拟加工面相对理论曲面的残留区域,仿真结果验证了方法的可行性。结果表明:将外凸环曲面方程中的非一次常数项a变为a+r_d,即得到外凸环曲面的等距面方程;所提刀具路径规划方法适用于慢刀伺服加工外凸环曲面;该方法对应用慢刀伺服技术加工其他面型的光学镜面具有借鉴价值。     

不确定环境下协同空战目标分配模型

为了处理协同空战目标分配过程中出现的不确定信息,将偏好规划理论引入到目标分配中,提出了基于偏好规划的编队协同空战目标分配模型。根据协同空战的特点,构建了飞机的空战能力评估体系,建立态势评估模型,在此基础上建立了协同空战目标分配模型。模型中指标和偏好的不确定性用区间形式表示,求解方法采用RICH法。对实例进行仿真,仿真结果说明该方法在不确定环境下的有效性。