基于一致性预处理技术的作业车间调度算法研究

为降低CSP调度算法的计算复杂度和减少搜索过程中回溯发生概率,采用一致性预处理技术来预先修剪和过滤搜索空间。仿真实验证明:两种方法的综合运用可以显著提高CSP调度算法的搜索效率,从而为CSP调度算法求解大规模作业车间调度问题提供可能。     

谱分析中时幅域搜索选段方法研究

为解决遥测速变参数谱分析中连续、快速提取特征段落的问题,提出了时幅域搜索选段方法,给出了算法和算例,进行了相关的分析和讨论。应用结果表明:该方法可控制能力强,所选取的段落合理,适用于遥测速变参数谱分析中的快速处理。     

“幽灵”飞机

简单地说，“幽灵”飞机就是指那些神出鬼没的飞机，它与“幽灵”船一样的诱人，一样的惊奇!     

基于DSP和FPGA的GPS伪随机码并行快速捕获方案设计

讨论了高动态下GPS伪随机码并行搜索的基本原理,以及自适应门限确定方法与搜索过程中应注意的问题。提出了一种基于高速DSP和FPGA的全数字解扩接收机方案,阐述了工作流程,并给出了系统的结构框图,经测试验证实现了伪随机码并行快速捕获的功能。     

基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题，提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先，在已知飞行环境下，建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数，将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题，利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次，为克服WOA易陷入局部最优的缺陷，引入立方映射混沌算子改善初始种群，增强种群多样性，并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA），利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后，使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法，寻优性能明显提升，具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度；能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于代理模型的航天器振动夹具优化方法

航天器振动夹具的一般设计原则是在避免安装干涉的前提下,尽量提高其刚度,同时减小自身重量对试验条件制定的影响。文章从提高振动试验夹具设计的效率出发,在优化过程中引入Kriging代理模型来代替原有的动力学输入输出关系,最大程度地减少优化迭代过程中有限元模型重构与求解次数。为进一步提高代理模型更新的效率,提出了一种混沌邻域搜索的多点加点准则,在发掘当前最优点的同时,有选择性地加入了更多的预测点,用以快速改善代理模型的局部代理精度。数值仿真针对典型航天器力学环境试验夹具的几何参量进行优化,优化结果验证了该方法的有效性与高效性。     

基于眼动数据的网络搜索行为预测方法

预测用户的网络搜索行为对改进搜索引擎和提升用户体验十分重要.现有大多数方法是基于用户的交互数据,如查询、点击和鼠标移动等.提出一种基于眼动数据的用户网络搜索行为预测方法.通过眼动实验,采集用户在网络搜索任务时的眼睛运动数据,将这些数据转化成两种数据格式:直方图和序列.直方图数据描述用户注意力的分布情况,序列数据呈现用户的扫视路径.使用4种学习算法对用户决策或用户意图进行预测,同时研究两种数据格式的性能.结果显示,两种数据格式均适合于预测用户决策,而序列数据更适合于预测用户意图.该结果表明,利用眼动数据能够有效预测网络搜索行为.