基于改进遗传算法的移动机器人路径规划

路径规划是实现移动机器人自主导航的关键技术。针对常规路径规划算法求解的路径长度非最短以及在前后两次规划过程中规划路径不连贯的问题，提出一种基于改进遗传算法的帧间关联平稳路径规划方法。首先，结合随机和定向两种搜索方式生成候选路径；然后，在常规遗传操作算子中引入插入算子和删除算子，并将规划路径的连贯性考虑进适应度函数中来计算每条候选路径的适应度值；最后，输出适应度值最高的路径作为当前最优路径。仿真结果表明了所提方法的正确性和可行性。实验结果表明，所提方法与A*算法和常规遗传算法相比，移动机器人行驶路径长度分别减少了3.05%和1.85%；行驶过程中的最大偏航角变化量分别减少了38.02%和32.43%，转角绝对值之和分别减少了23.97%和19.94%，所提方法能规划出更优的路径，并显著提高移动机器人的行驶效率和平稳性。      

压电结构的控制-结构一体化设计

对于离散分布、同位配置压电片驱动器和传感器的压电耦合板，首先构造了四节点 Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ矩形板弯单元，从而建立了有限元模型。在此基础上，给出了主动阻尼振动控制模型。将系统的存留能量指标归结为一个 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 方程的解。以系统的存留能量指标为适应度函数，以作动器和传感器的位置及控制增益为优化参数，利用基于共享函数机制小生境技术的遗传算法进行结构、控制设计。最后，对一悬臂压电耦合板进行了实例分析。结果表明，该方法是解决控制结构一体化设计的一种有效途径，可以得到多个最优解或次优解。     

基于小生境遗传算法的航空发动机维修构型控制

为实现航空发动机维修中构型控制,建立了基于Petri网的构型控制描述模型,通过变迁序列的激发求得改型后可能的零件集合,作为后续的约束满足条件,并提出一种基于小生境遗传算法的发动机构型多方案求解方式.     

基于遗传算法的成人高等教育智能组卷模型的研究与设计

为建立成人高等教育智能组卷模型，利用遗传算法和函数矩阵，对现有组卷系统进行了优化设计，并提出了针对性的改进方案，为成人高等教育的考试组卷提供了适应的技术支持。     

飞行控制律全包线鲁棒稳定性评估

传统的飞行控制律评估方法只能对飞行包线内的离散点进行逐点分析,对不确定性参数也只考虑了上下界,分析过程缺乏完整性和系统性。针对这些不足,研究了基于一种改进遗传算法的分析方法,该方法将评估准则转化为某个适应度函数,通过对适应度函数寻优以找到最坏情况下的不确定参数组合,在其基础上进行评估并给出评估结果或控制律修改意见。仿真结果表明,该方法能连续地研究多个不确定性参数同时摄动时的飞行包线,克服了传统方法的不足。     

Improved NSGA-II Multi-objective Genetic Algorithm Based on Hybridization-encouraged Mechanism

To improve performances of multi-objective optimization algorithms, such as convergence and diversity, a hybridization- encouraged mechanism is proposed and realized in elitist nondominated sorting genetic algorithm （NSGA-Ⅱ）. This mechanism uses the normalized distance to evaluate the difference among genes in a population. Three possible modes of crossover operators--＂Max Distance＂, ＂Min-Max Distance＂, and ＂Neighboring-Max＂--are suggested and analyzed. The mode of ＂Neighboring-Max＂, which not only takes advantage of hybridization but also improves the distribution of the population near Pareto optimal front, is chosen and used in NSGA-Ⅱ on the basis of hybridization-encouraged mechanism （short for HEM-based NSGA-Ⅱ）. To prove the HEM-based algorithm, several problems are studied by using standard NSGA-Ⅱ and the presented method. Different evaluation criteria are also used to judge these algorithms in terms of distribution of solutions, convergence, diversity, and quality of solutions. The numerical results indicate that the application of hybridization-encouraged mechanism could effectively improve the performances of genetic algorithm. Finally, as an example in engineering practices, the presented method is used to design a longitudinal flight control system, which demonstrates the obtainability of a reasonable and correct Pareto front.     

基于复合弯掠技术的轴流风机叶轮优化

基于叶轮机械全三维优化设计平台NUMECA/Design 3D,采用人工神经网络和遗传算法相结合的方法,通过复合弯掠技术对一低压轴流风机叶轮空间弯掠积叠线进行三维优化设计。优化目标为在设计工况点保持风机流量不变,尽可能提高气动效率和全压升。结果表明:复合弯掠优化使叶轮设计工况点的效率和全压升分别提升约1.92%和3.98%。复合弯掠优化使叶片负荷重新分布,改善了叶顶和叶根区域的流动,同时抑制了叶轮近吸力面叶根角区的流动分离和减小了叶顶泄漏涡的强度和影响范围,降低了流动损失,提高了叶轮气动性能。     

基于遗传算法的地磁匹配搜索策略

为降低导航成本,提出仅利用磁测计和里程计的地磁场匹配定位方法.为解决搜索空间过大的问题,提出以遗传算法在匹配区域搜索可能路径的方法.该方法以相关性度量作为适应度函数,交叉与变异仅针对点列的相对关系完成,提出用局部适应度函数自适应调整交叉概率与变异概率.仿真结果表明,该方法可以有效完成地磁匹配导航中任意形状路径的匹配.     

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。