基于多指标动态优先级的无人机协同路径规划

针对复杂城市环境下多无人机（UAVS）协同巡检、配送等任务,提出一种基于多指标动态优先级的协同路径规划方法,以节省运行成本和增加任务效率。综合考虑碰撞风险、总路程、等待时间等指标构建动态优先级模型,并在优先级单边避碰机制下,定制组合规避策略以处理局部冲突,更好地权衡协同规划效率和路径质量。针对无人机个体路径规划,在Lazy Theta*算法基础上引入拥堵权值地图,引导无人机避开拥堵区域,降低冲突发生可能性。对比仿真试验表明：提出的个体规划算法可以减少拥堵区域和降低拥堵持续时间,提出的多指标动态优先级协同规划算法相比于飞行时间驱动的动态优先级,能够提高规划效率和结果最优性。     

一种基于优先级的卫星成像任务快速规划流程

针对现有卫星成像任务规划算法模型复杂、计算量大、难以满足快速成像任务规划需求的问题,对成像任务规划中的各个过程进行了分析和分解,讨论了点目标可见预报算法及任务规划过程,建立了星历和星下点计算模型,给出了基于目标的重要程度和紧急程度的成像任务优先级确定方法,通过分析无侧摆和有侧摆卫星任务规划的特点,设计了一种基于观测目标优先级的成像任务规划流程,能够通过分布式或并行计算,实现成像任务快速规划。     

考虑断点续传的中继卫星调度模型及启发式算法

为提高中继卫星系统的应用效能及数传任务的完成率，在中继卫星调度中考虑了断点续传这一应用模式，即对单个数传任务进行合理拆分，使其在多个时间窗口内完成。首先构建面向断点续传的中继卫星单址天线的调度模型，然后提出一种基于冲突风险评估的冲突度量化方法，并设计考虑断点续传的两阶段调度算法。最后开展大量的仿真实验将该算法与贪婪算法、基于最小冲突度的启发式算法和基于任务优先级的启发式算法这3个不考虑断点续传的算法进行对比。实验结果表明，所提出的算法在任务完成率方面分别提高了7.67%、6.34%和8.67%。     

基于TOPSIS算法的数据中继任务动态优先级设置方法

针对中继卫星系统资源分配中的数据中继任务优先级设置问题开展研究,提出动态优先级评价方法,打破现有基于预设固化时段完成冲突消解的任务规划模式.综合考虑用户、需求,以及任务重要性等因素,建立任务优先级两级评价指标体系.其中,刚性优先级用于度量资源申请的必要性,柔性优先级用于维护资源分配的公平性,同时促进资源使用的合理性.详细列举了各项指标的量化模型,给出了柔性指标综合计算算法.在实验分析中,通过大量数据统计,测试了所提方法的可行性和有效性.     

基于执行时段滑动调整策略的中继卫星任务规划算法设计

针对中继卫星任务规划问题开展研究,提出一种基于执行时段滑动调整策略的任务规划算法。首先分析了中继卫星资源调度过程,并对任务申请的时间特征进行形式化描述,然后归纳出任务分配的主要约束,从而完成问题建模。在此基础上,对优化算法进行设计,给出了执行时段滑动调整步骤。通过调整已规划任务执行时段的方法,使部分原本无法执行任务具备执行可能,提升了任务执行率和资源利用率。在仿真实验中,通过大规模测试分析对比不同算法的优化效果,验证了文中所提方法的有效性。     

基于蜂群算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面滑行路径动态规划问题,将三种滑行冲突作为约束条件,建立了场面运行模块化模型。基于蜂群算法给出了问题的优化算法,并进行了计算机仿真实验,结果表明可以大大减少滑行时间。算法既可以用于滑行路径的动态规划,也可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

小推力深空探测轨道全局优化设计

 针对小推力深空探测四维轨道优化设计,给出了一种组合优化算法,采用该算法基于二体模型进行了深空探测四维轨道全局优化。该组合优化算法由动态规划算法、静态参数优化算法与共轭梯度算法组成。动态规划算法和静态参数优化算法用以选择最优的发射窗口、返回窗口及相应的近似飞行轨道;基于该近似轨道方案,采用共轭梯度算法（解决两点边值问题）求解精确的最优轨道。通过大量的数值仿真计算,得到了航天器的全局最优飞行轨道,及相应的最优发射窗口与返回窗口。数值仿真结果表明,该组合优化算法对深空探测轨道优化具有良好的通用性和工程运用价值。     

基于空闲时间窗和多Agent的A-SMGCS航空器滑行路由规划

先进场面活动引导与控制系统(A-SMGCS)中的航空器滑行路由规划是一个典型NP难题。为解决航空器滑行路由规划的优化性和计算量之间的矛盾,提出一种基于空闲时间窗的路由规划方法,并利用多Agent系统(MAS)进行算法求解。首先,建立滑行资源图以对场面滑行区进行建模。其次,按照航班计划为航空器设置滑行优先级,并按优先级顺序依次规划路由,后规划的路由不破坏已有路由,即利用滑行路段的空闲时间窗进行规划。每次只需为一架航空器规划滑行路由,降低了问题的求解难度;通过搜索空闲时间窗获得路由使场面交通均衡分布,保证了路由规划的整体优化性。分析了空闲时间窗特性,指出空闲时间窗的可达性条件和避免同步资源交换冲突的条件。最后,设计MAS,把建立、维护和搜索空闲时间窗图的复杂集中式求解过程简化为通过路由管理Agent,航空器Agent和资源节点Agent相互协作实现对场面路由规划问题的分布式求解。仿真结果表明,设计的MAS能够快速找到空闲时间窗中的最优解;与固定预选滑行路径算法相比,航空器的平均滑行时间显著减少,最多可以节省19.6%的滑行时间。     

基于地面任务-空间姿态映射的敏捷卫星任务规划

面向观测时间窗口相互重叠的多点目标观测任务需求,对敏捷卫星单星单轨任务规划问题进行研究。针对传统方法在卫星机动能力受限和成像任务冗余两种情况下求解效率低的缺陷,引入任务-姿态协同规划思想。首先,建立地面任务和空间姿态映射关系,并考虑相邻任务间姿态机动时间的最优性使得卫星在观测相邻任务时无多余等待时间,以此来设计任务-姿态协同规划数学模型。其次,根据任务-姿态协同规划数学模型,设计自适应伪谱遗传算法（APGA）,用以求解满足调整时间最优性的敏捷卫星任务规划问题。最后,通过仿真实验,验证了模型和算法能够有效地解决传统算法求解敏捷卫星任务规划问题时存在的求解效率低的缺陷。     

敏捷成像卫星多星密集任务调度方法

 面向应急观测需求,对敏捷成像卫星多星密集点目标观测任务调度问题进行研究。针对敏捷成像卫星观测特点,综合考虑卫星可观测时间窗口、任务间卫星姿态调整时间、卫星最长连续工作时间、星上存储容量、卫星能量等约束,建立多星任务调度模型。提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法对调度模型进行求解。该算法借鉴了蚁群系统(ACS)和最大最小蚂蚁系统(MMAS)的思想,结合调度相关约束设计寻优策略和信息素更新策略。引入任务优先级、最早及最晚可观测时间等因素来控制转移概率。仿真结果验证了模型和算法的有效性。     

航空电子系统混合实时任务的双层调度

针对航空电子系统的实时性需求,提出满足综合模块化航空电子(IMA)构架的双层任务调度算法.通过加权轮转调度激活分区,并为分区提供固定的时间窗口,增强了系统的可预测性;分区内部采用可抢占的固定优先级调度,减少了高优先级任务的响应时间.算法支持混合任务集的调度:对周期的强实时任务,建立具有任意时限的任务模型,增强了模型的通...     

一种基于混合规则的作业车间计划调度方法

针对多品种小批量生产车间计划调度存在的复杂度高、实用性差等问题,在分析车间计划调度相关的任务、资源和约束等要素的基础上,提出了一种基于混合规则的计划调度编制算法,该算法综合考虑了零件差异性、工艺差异性、设备差异性、以及交货期约束等因素,使得该方法具有可行性高、实用性强等特点,较好地满足了离散制造车间的实际需求.     

嵌入式高可信架构中基于静态模型的调度研究

为解决嵌入式高可信软件架构中的实时调度问题,分析了现有采用分区机制的安全系统中分区调度的不足,提出了一种基于固定周期分区的静态调度模型,并采用优先级位图算法建立了两级调度机制。为了保障分区中任务的实时性和正确性,对分区中任务采用静态优先级和最早时限优先调度(EDF)动态优先级两种调度策略,分别就其任务调度条件和可调度性进行了理论研究,针对复杂的动态优先级任务提出了一种可调度条件,并通过仿真实验进一步验证了此调度条件的正确性。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

基于多模型的低轨星座多目标跟踪传感器资源调度

针对低轨星座多目标持续跟踪传感器资源调度问题,首先将目标跟踪任务划分为高精度任务集合和低精度任务集合,并分析了跟踪任务状态转移过程;然后,为两任务集合分别建立了基于动态优先级的优化调度模型,提出了一种基于多模型的实时传感器调度算法。不同场景下仿真实验表明,所提算法较之以跟踪精度为优化目标和以跟踪精度为门限约束的方法具有更强的适用性,尤其对于目标分布较为集中的情况,其目标丢失率大大降低,尽管个别目标的跟踪误差略有增大。     

一种基于分枝定界法的串行测试任务调度算法

 目前的自动测试系统中,对于串行任务的测试一般是以整个任务为粒度,这就导致两个任务可能需要重复设置相同的状态或重复测试相同的内容,延长了测试时间,降低了测试效率。针对这个问题,建立了基于图论的串行测试任务时序模型,用“图”来描述串行任务的测试时间与测试顺序的关系,将实际工程问题转化为图论中的数学问题。在任务时序模型的基础上,提出了一个串行测试任务调度算法。对于多个需要串行测试的任务,利用该算法可以得到测试时间最短的串行任务序列。该算法是借助整数规划问题中分枝定界法的思想实现的,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和复杂性进行了分析。在实际系统中对该算法进行了实验验证,结果表明给定任务的测试效率提高了40%以上。     

基于脉冲交错的数字阵列雷达任务优化调度算法

针对数字阵列雷达搜索、跟踪和成像任务的资源调度问题,提出一种数字阵列雷达(DAR)任务的优化调度算法。该算法以脉冲交错技术为基础,在对目标搜索与跟踪的同时,利用基于压缩感知的稀疏孔径认知逆合成孔径雷达(ISAR)成像方法对部分精密跟踪目标成像,并采用观测时间动态调整策略以提高雷达系统的自适应能力。仿真结果表明,与传统雷达资源调度算法相比,该算法可以将成像任务考虑到优化调度模型中并合理分配资源,实现雷达多任务并行的调度,获得更高的资源利用率与期望的成像质量。     

基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法

应急观测任务规划是一个强时效性的复杂组合优化问题,必须在规定的时限内完成相应的计算。采用机器学习的方法对规划问题进行初始规划方案预测,可以有效地简化计算复杂度。为此,提出一种基于Transformer层次预测的多星应急观测任务规划方法,将多星任务规划的求解过程分解为3个步骤：首先,利用基于Transformer的任务可调度性预测模型预测待规划任务是否执行,得到预执行任务集合;然后,基于Transformer的任务分配模型对预执行任务集合分配卫星,得到初始规划方案;最后,利用基于随机爬山的约束修正算法对初始规划方案进行优化调整,得到可行规划方案。为验证所提方法的有效性,通过大量仿真实验与CPLEX优化器、标准遗传算法、长短期记忆网络等方法模型进行比较,实验结果表明所提方法计算耗时短,规划收益高,适用于多星观测任务快速规划。     

Period selection for integrated controller tasks in cyber-physical systems

Performance optimization of cyber-physical systems(CPS)calls for co-design strategies that handle the issues in both computing domain and physical domain.Periods of controller tasks integrated into a uniprocessor system are related to both control performance and real-time schedulability analysis simultaneously.System performance improvement can be achieved by optimizing the periods of controller tasks.This paper extends an existing model to select task periods in real-time for CPS with fixed priority controller tasks scheduled by rate-monotonic algorithm.When all the tasks can be integrated,the analytic solution of the problem is derived by using the method of Lagrange multipliers and gradient descent method is evaluated to be suitable online.To further deal with the condition that the system is overloaded,an integrated method is proposed to select periods of tasks online by selecting a subset of tasks first and then optimizing the periods for them.Experimental results demonstrate that our method yields near-optimal result with a short running time.