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211.
UCAV空面多目标攻击三维轨迹规划技术   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   
212.
基于模糊多属性的机群空面多目标任务分配   总被引:1,自引:0,他引:1  
飞机编队在执行空面作战任务时,在进行多目标任务分配之前必须对作战的目标进行有效评估。考虑目标的威胁、政治价值和经济价值等不同属性,建立了多目标分配综合价值评估指标;运用模糊多属性法和G.A.M iller九级量化理论对目标综合价值进行量化,并采用离差最大组合赋权法求出各属性权值,建立单机多目标分配模型。提出基于数据链通信的编队多目标最优分配算法,最后给出仿真实例,仿真结果表明此方法能合理有效地对多目标进行最优分配。  相似文献   
213.
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。  相似文献   
214.
在应用GA求解大规模无人作战飞机(UCAV s)任务分配这个典型组合优化问题时,需要使用描述问题直观的序号编码方式,但由于传统的交叉、变异算子操作复杂,因而进化效率不高。针对上述的不足,提出了一种单亲遗传算法,采用序号编码,使用基因换位等遗传算子,简化了遗传操作。通过对单亲遗传算法、传统遗传算法求解该问题所得的结果作了详细的比较,证明了单亲遗传算法在寻优效率上的优越性。  相似文献   
215.
多通道舰空导弹武器系统目标分配模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
目标分配是影响多通道舰空导弹武器系统多目标作战能力的关键环节。在分析多通道系统组成和作战的基础上,综合系统战技性能和战术使用运用特点,建立目标分配优化模型,并运用作战模拟方法进行了仿真,结果表明该模型可优化射击次序,增加目标分配数量,提高平均杀伤目标数,对于提高系统作战效能和指挥效率具有一定的参考价值。  相似文献   
216.
鉴于网络中心战中指挥所的重要性,根据实际作战原则,通过对传统武器目标分配(WTA)模型的分析,建立了考虑指控节点受攻击的武器目标分配(Weapon-Target Assignment with Vulnerable Command and Control Nodes,WTAVC2N)模型,并利用随机PSO算法对该模型进行仿真验证。仿真结果表明了利用随机PSO算法解决考虑指挥所被摧毁的武器目标分配问题的有效性及合理性。  相似文献   
217.
研究不确定条件下的通信干扰任务分配优化问题具有重要的军事意义。基于干扰效益因子的概念,剖析了影响通信干扰任务分配的不确定性因素,建立了基于双层随机机会约束规划的通信干扰任务分配优化模型,设计了遗传蚁群智能算法,实例计算得到了通信干扰任务分配的最佳策略。  相似文献   
218.
    
This study considers the block relocation and loading problem in container terminals. The optimal loading sequence and relocation location are simultaneously decided on the basis of the desired ship‐bay and initial yard space configuration. An integer linear programming model is developed to minimize the number of relocations in the yard space on the basis of no shifts in the ship bay. The accuracy of the model is tested on small‐scale scenarios by using CPLEX. Considering the problem size in the real world, we present a rule‐based heuristic method that is combined with a mathematical model for the removal, loading, and relocation operations. The influence of rules on algorithm performance is also analyzed, and the heuristic algorithm is compared with different types of algorithms in the literature. The extensive numerical experiments show the efficiency of the proposed heuristic algorithm.  相似文献   
219.
    
We study a knapsack problem with an additional minimum filling constraint, such that the total weight of selected items cannot be less than a given threshold. The problem has several applications in shipping, e‐commerce, and transportation service procurement. When the threshold equals the knapsack capacity, even finding a feasible solution to the problem is NP‐hard. Therefore, we consider the case when the ratio α of threshold to capacity is less than 1. For this case, we develop an approximation scheme that returns a feasible solution with a total profit not less than (1 ‐ ε) times the total profit of an optimal solution for any ε > 0, and with a running time polynomial in the number of items, 1/ε, and 1/(1‐α). © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013  相似文献   
220.
    
This article presents a flexible days‐on and days‐off scheduling problem and develops an exact branch and price (B&P) algorithm to find solutions. The main objective is to minimize the size of the total workforce required to cover time‐varying demand over a planning horizon that may extend up to 12 weeks. A new aspect of the problem is the general restriction that the number of consecutive days on and the number of consecutive days off must each fall within a predefined range. Moreover, the total assignment of working days in the planning horizon cannot exceed some maximum value. In the B&P framework, the master problem is stated as a set covering‐type problem whose columns are generated iteratively by solving one of three different subproblems. The first is an implicit model, the second is a resource constrained shortest path problem, and the third is a dynamic program. Computational experiments using both real‐word and randomly generated data show that workforce reductions up to 66% are possible with highly flexible days‐on and days‐off patterns. When evaluating the performance of the three subproblems, it was found that each yielded equivalent solutions but the dynamic program proved to be significantly more efficient. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 60: 678–701, 2013  相似文献   
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