城市道路交通与居住地选择的模糊多目标规划模型

首先建立了以家庭月生活成本不高于月收入和基本不高于预算等为约束,以基本实现家庭月交通时间最小、月生活成本最小和小区周边居住环境最优为目标的模糊多目标模型,其次,引入Z-隶属度函数来描述模糊数据,并将模糊多目标模型转换为单目标线性规划模型。最后,通过改变城市道路交通状况得到了小区入住率的变化,从而获得了城市交通与居住地选择之间的内在联系。     

基于布谷鸟算法的多目标公差设计

本文提出了一种基于布谷鸟算法(CS)的多目标公差设计方法。在传统的制造成本和质量损失函数基础上,引入产品的装配性能,建立新型多目标公差设计优化模型,并提出使用模糊层次分析法确定各分目标的权重因子。运用非惯性权重方式调整步长因子,改进布谷鸟算法并用于求解得到的多目标公差设计模型。以一个齿轮组装配件作为算例,验证布谷鸟算法求解公差设计模型的适用性与可行性,为公差设计的分配方案提供新的求解方式。     

基于多策略GWO算法的不确定环境下异构多无人机任务分配

针对具有复杂约束的异构多无人机对地目标侦察打击任务分配问题，考虑不确定的任务执行时长、目标消失时间和无人机巡航速度等不确定因素对任务分配结果的影响，基于模糊可信性理论构建以最小化总成本为优化目标的异构多无人机任务分配的模糊机会约束规划模型，并提出一种多策略融合的灰狼优化算法（IMSGWO），通过引入自适应控制参数调整策略、自适应惯性权重策略、最优学习策略与跳出局部最优策略，在增强种群多样性的同时，提高算法的搜索能力。数值分析结果表明：所提算法能够有效求解不确定环境下的异构多无人机任务分配问题。     

基于多种运行成本最小的机队优化配置研究

为节省航空公司运行成本开支，通过以燃油成本最小、时间成本最小、机场起降费用成本最小为目标函数，以飞机最大航程限制、机场起降条件限制、航班频率限制、旅客座次限制、飞机可用时间限制等为约束条件，建立多目标规划模型。通过实例计算，确定机队优化配置方案，验证了模型的正确性，为航空公司机队规划提供了参考。     

模糊多目标半定规划

将模糊集理论、多目标规划、半定规划三者结合起来,提出含有约束的模糊多目标半定规划(FMSDP),构造隶属度函数。将模糊多目标半定规划转化为一般的多目标半定规划(MSDP)。通过引入隶属度函数及一系列的转化研究,给出一种模糊多目标规划的解法。     

基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。     

基于Radau伪谱法的无人作战飞机四维轨迹规划

针对无人作战飞机(UCAV)打击时敏目标和多机协同攻击问题,提出一种基于Radau伪谱法(RPM)的无人作战飞机四维攻击轨迹规划方法。在综合考虑UCAV气动力特性、大气环境特性基础上建立了高精度UCAV(3-DOF)质点模型,并设计了约束条件和目标函数;基于动态RCS建立威胁模型,构建了最优控制理论框架的UCAV四维攻击轨迹规划模型;通过RPM将动态RCS威胁下的四维攻击轨迹规划问题转换为非线性优化问题,然后利用SNOPT软件包进行求解。仿真结果表明,该方法能够以较快的速度和较高的精度生成满足多种复杂约束条件的四维攻击轨迹。     

航空货运运力的优化分配方法

在航空货运运力分配中需要解决两个问题：一是如何把多航段航班的运力在起始点和经停点进行分配，即运力在各销售地的分配问题；二是在每个销售地如何确定协议销售和自由销售运力的比例关系，如何把协议销售运力在各代理人之间进行分配。使用数学规划模型解决了在实践中仅用经验解决的上述问题，并探讨了模型的应用。     

固定翼无人机编队的启发分布式模型预测控制

针对无人机编队飞行控制中队形保持、路径规划、重构、防撞等多重功能需求,采用启发型分布式模型预测控制框架,将需求转化为多目标优化问题中的代价函数与相容性约束求解,实现了对无人机编队飞行的一体化控制.同时,采用分阶段式的轨迹规划算法,融合模型预测轨迹规划与多项式轨迹规划,利用多项式轨迹系数实现高效的邻居轨迹信息交互,从而增大了模型预测控制的预测范围,并降低了规划控制过程中的计算量与通信量.最后,通过9架无人机的协同避障编队仿真,证明了该方法的有效性.     

无需中间变量的多运动站时差定位新算法

传统时差(TDOA)定位模型通过引入中间变量来得到线性方程,需要两步求解过程且该模型不适合多运动站连续定位。为此,引入无需中间变量的时差定位模型,并在此基础上提出了一种约束加权最小二乘定位算法。首先将基于该模型的时差定位问题转换为加权最小二乘问题,然后推导代入时差测量值后观测矩阵和观测向量的误差项,将其每一列表示为确定矩阵与随机时差测量噪声向量乘积的形式,并基于此推导了关于目标状态的二次约束方程,最终只需通过广义特征值分解来得到目标状态估计,并推导了该估计的解析表达式。仿真结果表明所提算法的连续定位性能逼近克拉美罗-限且所得定位解渐近无偏。     

一种红外多传感器对中段弹道空间邻近目标的联合超分辨弹道估计方法

 分析红外焦平面(IR FRA)对中段弹道空间邻近目标(CSO)的成像特点,指出星载红外传感器为实现对空间邻近目标的跟踪必须对其进行超分辨。提出了一种中段弹道空间邻近目标联合超分辨与弹道估计新方法。该方法结合红外焦平面成像模型和中段弹道动力学模型,使得能够同时利用红外多传感器的多帧信息,基于最小二乘准则建立联合超分辨弹道估计目标函数,并分析选择各目标的起始状态参数作为模型参数。针对目标函数的高维非线性特点,推导最小化意义下等价的降维目标函数,采用量子粒子群优化算法最优化该降维目标函数直接求解模型参数,进而计算出各目标的弹道和辐射强度,实现中段弹道空间邻近目标的联合超分辨与弹道估计。仿真结果验证了该方法的有效性,且相比于传统的先单传感器单帧超分辨、然后多传感器多帧测角数据关联与滤波方法,新方法在避免数据关联复杂问题的同时,其弹道估计精度更高、分辨能力更强。     

证券组合投资选择的模糊优化模型

由于诸多因素的影响,证券预期收益率具有不确定性难以精确描述,为了更好的描述证券的预期收益率,假设证券的收益率为模糊随机变量。假设不存在无风险收益证券,且不允许卖空时,应用模糊数学理论,提出了证券组合投资的模糊优化模型。利用模糊随机理论转化模糊优化模型,使其成为一种易求解的随机规划模型。     

大气层内模型预测静态规划拦截中制导

在临近空间机动目标拦截中,拦截器的初始动力段对中制导段乃至末端拦截性能具有重要影响。在模型预测静态规划（MPSP）理论基础上提出了一种初、中制导联合规划制导方法,旨在解决多阶段、快速、最优拦截轨迹规划和制导问题。首先,提出了一种改进的模型预测静态规划方法,该方法不仅可以满足终端约束,还可以生成最优初始状态,并在性能指标中考虑状态变量相关函数。其次,基于等效阻力模型建立了包含动力段与非动力段的两段规划模型,通过采用分段离散以及构建关机点变分关系的方法,避免了内点约束的引入,使MPSP算法可直接求解该两段规划问题。最后,结合提出的MPSP算法以及两段规划模型,实现了终端速度最优的拦截轨迹规划,结合目标预测方法,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明,本文方法可提高制导精度和终端速度,且能更好满足对机动目标的拦截需求。     

基于边界涡量流的二维叶型优化建模与求解

针对二维叶片整体造型优化问题,提出一种基于边界涡量流的二维叶型优化模型,并对该模型进行求解。建立以含参数的Bezier曲线定义的二维叶型型线为边界、以边界涡量流正峰值的最小化为目标函数的优化模型,通过分析边界涡量流的生成机制,把叶型型线边界信息代入边界涡量流中,将边界涡量流用叶型型线参数和型线上的气动参数表示,进而获得新的目标函数表达式。该目标函数表达式可直接对叶型型线参数求导,仅使用简单的定步长梯度算法即可对优化模型求解。结果表明:优化后的叶型型线上的边界涡量流的正峰值显著降低。     

0-1线性规划的连续化求解方法

针对0-1线性规划的优化问题,提出一种惩罚函数方法。考虑到0-1线性规划的最优值特征,通过在目标函数中加上惩罚函数,将0-1离散线性规划模型连续化成非线性规划模型,并使用Matlab的Fmincon函数进行求解。经对多个算例的计算,并和其他算法比较,结果表明惩罚函数法的可行性和有效性。将该方法应用于实际的飞机排班问题上,取得比较满意的结果。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

基于自适应免疫遗传的工艺与调度集成研究

针对多目标柔性工艺规划和调度集成问题,提出基于免疫遗传算法的多目标柔性工艺与调度集成求解方法。首先建立多目标柔性工艺规划和调度集成模型;引入决策者的模糊偏好信息实现对多个优化目标的决策;提出了基于自适应策略的免疫遗传算法,通过实例验证了方法的有效性,并与遗传算法和免疫遗传算法进行对比分析证明了方法的优越性。     

基于蚁群算法的壁板钻铆顺序多目标优化

针对自动钻铆过程中,钻铆顺序规划存在不足的问题,结合蚁群算法,提出一种生成优化钻铆顺序的新方法。以钻铆效率和钻铆精度为目标函数建立钻铆顺序多目标优化模型,构造蚁群算法的计算要素,进而应用蚁群算法进行求解,并引入Pareto最优解,得到优化的钻铆顺序。通过对某型双曲率壁板进行仿真的结果表明,该方法能有效解决钻铆顺序的优化问题。     

紊流环境下四维轨迹优化的伪谱方法研究

为了提高紊流条件下飞机的飞行安全,提出了一种基于伪谱方法的四维轨迹优化方法。建立了不确定环境中的飞机动力学模型和紊流模型,并设计了目标函数和约束条件;通过伪谱法将不确定环境下的四维轨迹优化问题转化为非线性优化问题,然后应用序列二次规划对该问题进行求解;讨论了不同的配点数对优化结果的影响,分析比较了GPM,LPM和RPM三种伪谱法的特点。仿真结果表明,紊流情况下,所提算法可以精确地找到四维飞行轨迹。     

一类不确定时滞模糊系统的保性能可靠控制

针对一类不确定时滞模糊系统,研究了执行器故障情况下的状态反馈保性能可靠控制问题。首先,在不确定时滞系统的T-S模糊模型的基础上,设计了状态反馈控制器;然后,选取保性能指标和构造Lyapunov函数,给出系统存在保性能可靠控制器的充分条件,并以线性矩阵不等式的形式表达。通过求解LMI方程就可以得到状态反馈保性能可靠控制器。采用所设计的保性能可靠控制器,当任意执行器出现故障时,闭环系统仍保持渐近稳定且保持原有的性能指标。