基于最小成本的飞机着陆规划算法

在以往着陆规划中，较少考虑公司的成本。利用航班的成本函数，建立了满足着陆间隔、着陆时间段等约束的着陆规划模型，提出了一种使用局部搜索和线性规划的启发式算法。实例验算表明，所给模型及算法可以在合理的时间内求解大规模规划问题，有效地降低公司成本。     

应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。     

大气层外拦截弹末制导段的目标搜索算法

以搜索时间最短为设计指标,根据目标相对于拦截弹方向的概率分布,设计了一种搜索算法.分析了采用该搜索算法时,搜索范围、搜索时间以及拦截弹视场角与算法中调节系数的关系.给出了典型情况下的仿真算例,并利用统计方法分析了目标相对于拦截弹方向的概率分布的标准差对搜索时间期望值的影响.仿真表明了该搜索算法的有效性.     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。      

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

几乎最佳自相关序列偶搜索算法的研究

几乎最佳自相关序列偶是一种新的最佳信号,但其一般的搜索方法——穷举法,搜索量太大。根据几乎最佳自相关序列偶的必要条件,提出一种新的搜索方法,给出算法流程图,并进行了实验验证。实验结果表明,算法可大大减小搜索量,比穷举法效果好且耗时短。     

基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群多样性；结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式，提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围；在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子，提高算法的局部搜索能力和收敛速度；通过镜像选择机制，提升每次迭代后的个体质量，提高算法的寻优精度和寻优速度；在位置更新处加入模拟退火机制，帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试，结果表明，改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验，人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%，证实了改进算法的可行性和良好性能。     

解流水车间作业排序问题的一种禁止搜索算法

流水车间的作业排序（Ｆｌｏｗｂｓｈｏｐｓｃｈｅｄｕｌｉｎｇ）问题是生产管理与组合优化领域研究的重要课题。禁止搜索（ＴａｂｕＳｅａｒｃｈ）算法对于这类问题具有较强的寻优能力。本文针对流水车间的作业排序问题设计了一种禁止搜索算法的实现形式，通过大量的算例分析表明，该算法具有良好的寻优性与运算效率。