粒子群算法在求解航空项目资源均衡优化问题中的应用

为了解决航空项目多任务多层级嵌套带来的资源利用率低、需求量集中等问题,将粒子群算法应用于复杂航空项目的资源均衡优化。通过构建资源均衡优化问题的解空间,建立任务开工时间与算法中粒子属性的映射关系。以资源需求均方差为算法的评价函数,在考虑任务逻辑关系而形成的约束条件下,求解项目中非关键节点的实际开始时间,并给出详细资源均衡优化方案。以航空项目中典型机翼装配为算例对算法进行验证,证明所提出的优化方法能够有效削弱资源需求峰值,解决资源需求量集中的问题,达到了项目资源均衡的目的。     

基于改进蚁群算法的结构形状优化

 对TACO算法进行了改进，引入最大最小蚁群算法，并提出正实数编码方法和添加常数项的信息素更新技术，以增大算法搜索范围，简化搜索过程，降低挥发系数、信息素上下限等参数和优化函数值对算法的影响程度，改善算法的性能，提高算法的普遍适应性，并通过3个函数的优化求解，证明了其有效性。对于目标函数为隐式的复杂结构优化问题，提出将改进的蚁群算法与有限元方法相结合的方法，发展用于航空发动机涡轮盘的结构形状优化分析，结果表明所提出的方法是成功的。     

基于改进启发式蚁群算法的无人机自主航迹规划

无人机自主航迹规划是未来无人机作战使用的关键技术难题。针对传统航迹规划方法存在的求解效率不高、实时性较差、容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于改进启发式蚁群算法的无人机航迹规划。算法前期使用Dijkstra 算法进行初始化航迹,引入启发式信息,提高搜索效率;采用Logistic 混沌映射初始化信息素,增加解的多样性,提高算法收敛速度;算法中、后期采用多航迹选择策略和模拟退火机制,提高全局搜索能力,避免因收敛速度过快,陷入局部最优解。对该算法进行仿真分析,结果表明：在存在威胁和障碍的复杂环境中,本文的改进蚁群算法与标准蚁群算法相比,能够有效规划出一条从起点到终点的航迹,并且寻优精度更高,收敛速度更快,具有一定应用价值。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

航空多项目资源约束下计划优化的改进型粒子群算法

建立了并行多项目在资源约束条件下计划优化问题的数学模型,并提出一种改进型混合粒子群算法对多项目实施并行调度来解决网络计划的优化问题。最后,对某型飞机的2个并行装配计划进行了实例计算,验证了方法的有效性。     

资源约束项目调度问题的粒子群优化算法求解

介绍了应用粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的实现方法。建立了资源约束项目调度问题的数学模型,提出了确定资源约束项目调度问题解空间的办法。采用不同的策略处理前后约束和资源约束。编制了粒子群优化通用程序并对典型项目实例进行了优化,优化结果验证粒子群优化算法求解资源约束项目调度问题的有效性。     

基于人工蜂群算法的航空电子系统负载均衡研究

针对航空电子系统中存在的任务请求多、资源利用率低、负载不均衡等问题,通过基于人工蜂群算法,设计并实现航空电子系统负载平衡机制。建立航空电子系统负载均衡数学模型,通过研究人工蜂群算法的四个阶段来求解航空电子系统的负载均衡,将待分配的计算任务指派给当前负载最轻的处理器。实验结果表明该算法负载均衡效果好。     

基于自适应连续蚁群算法的卫星星座设计(英文)

蚁群算法是一种解决多变量问题的新型启发式仿生算法。本文分析了卫星对地面的覆盖条件,提出用——/(n 1)重覆盖率来评价星座的覆盖性能,建立了以覆盖性能为目标函数的卫星星座参数优化模型。采用蚁群算法对卫星星座参数进行优化,为星座优化问题提供了一种新方法。在连续蚁群算法的基础上对算法进行改进,提出蚂蚁种群数量的自适应准则,有效的提高了搜索范围与收敛速度。通过仿真表明,与其他方法相比,蚁群算法在星座参数优化有着明显的效率。     

基于动态时差和粒子群算法的导弹技术保障人力资源优化配置方法

针对导弹技术保障中人力资源使用大起大落现象,将粒子群算法运用到网络计划的资源均衡优化中。研究了资源均衡优化问题的评价模型,引入了基于动态时差的优化方法,提出了基于粒子群算法的资源均衡优化方法,选取了一个算例进行了实例验算,验证了该方法在导弹技术保障人力资源优化配置中的可行性和有效性。