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401.
搜索路径给定时的最优搜索方案问题,也可以理解为是关于搜索者和目标的二人对策问题,主要讨论了当搜索路径给定时的单个搜索者和单个目标的搜索对策问题。首先根据问题的特点,利用动态规划和迭代的方法,确定关于目标逃逸路径混合策略的最优分区,证明该分区是多面体凸集;针对目标不同逃逸路径的分区,求出搜索者的最大期望收益,再将问题转化为二人有限零和对策,计算出搜索者的支付矩阵,确定最优搜索策略。最后结合海军护航行动,对我舰载直升机搜索小型海盗船进行分析和计算,说明搜索路径给定时的最优搜索对策对于双方的资源分配和提高搜索效率具有一定的应用价值。 相似文献
402.
403.
时空风险的规避是任务规划必要的一环。为了能综合考虑态势、环境等与时空相关因素带来的风险,需要一种能够兼容各种因素的风险表达方法。借鉴时空棱镜理论定义了危险逃逸时空棱镜,阐述其计算原理;描述可靠性风险、规避性风险、代价性风险在时空棱镜中的表达方法;阐述利用时空棱镜和危险逃逸时空棱镜在机动路线规划中进行风险规避的计算步骤;最后,以一个态势设定为实验对象,验证方法的合理性。实验表明,该方法能直观描述不同任务类型的可行时空区域,可提供从整体上对风险进行表达和规避计算的时空视角。 相似文献
404.
基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划 总被引:1,自引:0,他引:1
针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。 相似文献
405.
在分布式多传感器目标跟踪系统中,由于局部融合中心(LFC)的物理限制(如:有限的频率信道、处理器容量有限等),只能接收有限个传感器的传送数据。此外,信息传输的方式也将影响传感网的使用寿命,因此,研究了通信受限下的分布式多传感器目标协同跟踪问题。首先对监视区内分布的传感器进行聚类分簇形成若干个子网,接着从通信能耗的角度出发,对传感器采集信息的传递路径进行最优路径规划;进而对子网局部状态进行估计,在子网信息融合中,分别采用最大距离和、最大化信息增量两种准则进行最佳传感器选择,最后通过各子网全局航迹融合实现分布式多传感器协同跟踪。仿真验证了算法的有效性。 相似文献
406.
从组成导弹点火系统的点火电路、安全保险装置、点火装置等各个环节,全面系统地介绍了安全性设计原则、内容以及采取的具体措施,为导弹点火系统的安全性设计工作提供了参考,提出安全性设计要从导弹系统角度进行全面规划和设计,以提高导弹在未来复杂战场环境条件下的安全性。 相似文献
407.
408.
409.
410.