求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法

遗传算法的收敛速度很慢，为此引入另一种解决优化问题的工具，即Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法，该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来，提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法，对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明：随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度，且得到了大量的分布较均匀的Pareto最优解。     

高速无人机自主着陆纵向控制技术研究

为了提高无人机自主着陆的控制精度与安全性，以某型高速无人机为研究对象，在陡下滑段采用总能量控制，跟踪高度和速度同时变化的下滑轨迹；在拉起段接入速度控制，并在指数拉起的基础上，采用高斯伪谱轨迹优化方法设计出油门单调减小的速度轨迹；基于自抗扰控制方法设计升降速度控制律，实现对触地升降速度的精确控制。最后，在MATLAB/Simulink平台下搭建对象模型，对无人机自主着陆闭环控制系统进行仿真，并采用蒙特卡洛法对存在参数不确定性情况下的控制系统鲁棒性能进行验证。仿真结果表明，所提出的轨迹设计方法与控制结构能够满足着陆性能要求，控制系统具有较强的鲁棒性。     

基于遗传算法的参数优化在控制器设计中的应用

本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手，结合工程实际，论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素，并提出了改进的策略。     

基于三维高分辨率CFD解法的气动优化研究

采用以高分辨率MUSCL格式为核心的三维CFD解法，与自动化网格生成技术等结合，构建了适用于各类亚、超音速气动优化问题的气动造型数值优化系统。分析表明，遗传算法对采用三维高分辨率CFD解法的优化来说工作量太大；通过多激波系超音速进气道优化设计和跨音速翼型阻力最小化的比较显示，基于目标函数梯度的F1etcher-Reeves法的优化速度比不使用梯度信息的Powell法快了近一倍。研究表明．梯度法是相对更适合气动优化系统的非线性优化方法。本文使用梯度法成功地对三维跨音速机翼进行了优化设计，获得了升阻比明显高于原始超临界机翼的设计方案。     

机载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成，并对机载光电跟踪系统的最主要成部分－陀螺平台框架系统设计了基于GA（遗传算法）的模糊控制器，由于遗传算洒可以搜索整个空间，不易陷入局部最优解，不受搜索空间的限制性假设的约束，因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则，参数以及量化因子和比例因子进行了优化，在对模糊控制器设计的过程中，为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度，还采用了变论域的方法，通过对系统详细的仿真研究，验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于进化Kriging模型的金属加筋板结构布局优化方法

借助于试验设计和进化Kriging近似模型,提出了一种金属加筋板结构布局优化策略.其基本思想是用试验设计法选取样本点,进行有限元分析得到该样本点的响应(重量、屈曲因子和剩余强度系数),以此分别建立Kriging近似模型.并采用更新技术提高Kriging模型的精度,应用折衷法和遗传算法对该近似模型进行优化获得最优解.金属加筋板结构设计变量包括加强筋型式、加强筋间距和尺寸变量,约束为强度和屈曲.本文所做的金属材料加筋板结构布局优化设计算例表明,所提方法优化效果明显,优化效率高.     

基于遗传算法的大气层外拦截弹拦截优化

提出了一种同时考虑大气层外拦截弹中段和末段飞行过程的拦截优化方法.首先建立了大气层外拦截弹中段和末段飞行的动力学模型,并设计了速度增益中制导律和鲁棒变结构末制导律;然后确定了影响拦截性能的优化控制参数及其约束条件,以拦截过程的燃料消耗质量和脱靶量最小为组合性能指标;最后采用具有全局最优性的遗传算法对这一拦截优化问题进行了仿真研究,并与复形调优算法的结果进行了比较.仿真结果表明,遗传算法与传统优化方法相比在解决大气层外拦截弹带约束复杂非线性组合优化问题时,能更好地收敛到全局最优值,并能有效降低大气层外拦截的燃料消耗和脱靶量.     

民航机综合飞行性能管理的能量状态方法(英文)

用质点能量状态近似法来研究飞机综合飞行性能管理技求.首先介绍了飞行性能优化的原理和算法,然后讨论了综合飞行轨迹/速度控制系统——总能量控制系统(TECS),并分析与设计了最优轨迹制导算法,它将性能优化结果直接与总能量控制系统联系在一起,形成综合飞 行性能管理系统.对某型运输机模型的设计与仿真结果证明了该系统所获得的满意性能。     

载光电跟踪系统基于遗传算法的模糊控制器优化设计研究

分析了机载光电跟踪系统的构成,并对机载光电跟踪系统的最主要组成部分--陀螺稳定平台框架系统设计了基于GA(遗传算法)的模糊控制器.由于遗传算法可以搜索整个空间,不易陷入局部最优解,不受搜索空间的限制性假设的约束,因此本文通过遗传算法对模糊控制器的控制规则、参数以及量化因子和比例因子进行了优化.在对模糊控制器设计的过程中,为了提高模糊控制的精度并加速遗传算法的收敛速度,还采用了变论域的方法.通过对系统详细的仿真研究,验证了基于GA的模糊控制器设计的良好控制效果.     

基于遗传算法的复合材料圆柱壳屈曲多目标优化设计

针对复合材料圆柱壳屈曲载荷最大化和缺陷敏感度最小化问题,提出以铺层纤维方向角为设计变量的基于遗传算法的多目标优化方法,采用层合壳屈曲理论计算临界载荷和统计方法计算缺陷敏感度,对由多个个体组成的群体施加选择、交叉和变异等演化操作,通过多代进化得到问题的pareto解.算例优化结果与采用离散方法得到的目标空间解边界比较吻合,验证了方法的准确性和有效性.     

直升机振动主动控制中作动器的最佳布置研究

在振动主动控制技术中，作动器的位置对控制效果有着重要的影响，其先取是一个在可行集内确定一定数量的子集使其在给定的约束条件下性能指标达到最小的优化问题。它是一个离散的位置诉优化难以解决。遗传算法是求解这类优化问题的有效方法。文中没有 二进制码方法，而是采用了按作动器序号进行编码的方法，并提出了一种新的交叉变异方法，有效地解决了遗传算法中非二进制编码所产生的交叉操作和变异的困难。将该遗传算法求得的最优     

基于遗传算法整定的PID网络流量控制

结合经典控制理论和优化控制理论设计了基于遗传算法的线性PID控制器,并与经典的PID控制器进行了比较．此控制器较好地控制了交换机缓冲器的队列长度,动态性能明显优于一般PID控制器．并得到了仿真结果的验证．     

最小二乘影响系数法的优化改进

阐述了柔性转子高速动平衡的最小二乘影响系数法和加权最小二乘法的基本原理，在此基础上提出了基于遗传算法的最小二乘法，并对考虑平衡质量受限时的最小二乘法进行简化修改后得到了限制配重的最小二乘法。比较分析这几种方法的适用性，进行了算例分析。结果表明，在对平衡配重量及平衡后的残余振动值要求不同时，应该分别采用不同的改进最小二乘法。其中基于遗传算法的最小二乘法，综合了以上改进最小二乘法的适用性，使平衡配重量和残余振动值均达到了优化。     

基于遗传算法的冲击响应谱时域合成方法

冲击响应谱作为描述冲击环境的特征参数,广泛应用于设备冲击环境条件制订,而如何从冲击响应谱合成出时域信号,是开展冲击响应分析的基础。本文采用遗传算法开展冲击响应谱时域合成方法研究,通过构造波形基函数,并将合成信号的冲击响应谱与设计值进行比较,从而运用优化方法解决冲击响应谱时域合成问题。运用遗传算法全局优化的特点,对波形参数进行优化,得出满足冲击响应谱容差限制条件的解,并通过实例对该方法的结果进行了验证。     

基于模糊径向基神经网络的小型无人机控制系统研究

为保证小型无人机的飞行安全,提出一种由无人机飞行控制器和地面学习单元构成的两层网络学习控制系统架构。无人机飞行控制器采用模糊控制策略,学习单元采用经遗传算法优化的径向基神经网络,充分利用模糊控制和神经网络的各自优势,将模糊控制策略与RBF神经网络相结合提出了一种基于RBF神经网络的自学习模糊控制策略。所设计的飞行控制器用于无人机飞行过程中的姿态控制,仿真及实验结果表明本方法是有效的。     

遗传算法在含连续/离散变量结构优化中的应用

传统的优化方法难于有效地处理含有连续／离散混合变量优化问题。本文探讨了如何将遗传算法应用于含连续／离散设计变量的结构优化问题。着重讨论了连续／离散混合变量的编码方法和减少适应度函数计算次数的ｍ ｉｃｒｏ ＧＡ 技术。将遗传算法应用于数学考题和十杆结构尺寸／材料混合变量优化问题。两个算例表明，遗传算法能比较有效地解决含连续／离散混合设计变量的优化问题。     

新型的速度自适应观测器在直接转矩控制系统中的应用

实现高性能直接转矩控制系统的重要环节是准确地观测异步电机的定子磁链。文中将一种新型的速度自适应磁链闭环观测器，应用于直接转矩控制系统中，取代了传统的积分器，理论证明该系统是超稳定系统。仿真与实验表明，该方案电机磁链观测精度高，电机参数鲁棒性好，同时基于磁链观测器所设计的速度自适应辨识方案准确性好，收敛速度好，使系统在较低转速下仍能保持优良的性能。本系统针对1．1kW异步电机，采用数字信号处理器DSP（TMS320C32）进行了数字化实现，实时控制 软件是采用C语言和汇编语言混合编程实现的。     

多网段控制系统实时任务的建模与调度

网络化控制系统中任务的调度影响控制系统与网络的性能。多网段控制系统中节点任务、通信任务与网关任务的调度是具有顺序、时限与网络资源约束的NP完全问题。建立了多网段控制系统控制任务的数学模型,以控制回路的采样周期与网络利用率为优化目标,采用遗传算法实现控制任务调度,优化了系统整体性能,仿真实例证实了调度模型及调度算法的有效性。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能