基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题，首先，系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次，以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标，建立了混合整数规划模型，进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化，下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后，通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

基于改进差分进化算法的舰面保障作业优化

舰载机舰面保障作业调度效能是制约航母编队综合作战能力的重要因素。首先,分析了舰面保障作业流程约束和资源约束,以最小化舰面保障作业完工时间为目标函数,建立了舰面保障作业调度优化模型。其次,设计改进差分进化算法用于模型求解,算法采用基于作业开始时间改进的随机键编码方式和并行变异算子结构,以提高算法搜索效率。最后,进行了仿真试验,验证了模型和算法的有效性,并进一步研究了并行变异算子结构对算法 性能的影响。     

基于DM-DSC的舰载机着舰自动复飞控制算法

针对理想复飞轨迹已知条件下的舰载机自动复飞控制问题,提出一种基于偏差模型的动态面控制（DM-DSC）算法。基于Radau伪谱法给出了舰载机着舰的最优复飞轨迹;根据得到的最优复飞轨迹及其所对应的控制方案,分别给出了速度子系统和高度子系统的偏差控制模型和反演（Backstepping）控制器,并通过引入动态面结构来获得虚拟控制量的微分信号,避免了Backstepping控制律求解过程中的“微分膨胀”问题;考虑到气动参数的不确定性及舰尾流场的干扰,采用线性扩张状态观测器（LESO）对控制模型中的干扰项进行估计和补偿,并设计抗饱和辅助系统来抑制控制饱和的不利影响;最后,基于Lyapunov方法证明闭环系统信号的有界性。仿真结果表明：所提算法具有良好的控制性能。