多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点，并考虑卫星工作的多状态特性，兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求，研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性，建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件，以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标，建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法，求解全局时延最优的卫星拓扑，并在考虑多状态情况下对链路进行优化，以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真，研究表明：针对多状态条件下的铱星星座，该算法最大化减小了通信时延，得到抗毁性良好的拓扑结构，通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

圆心松弛的圆环格点阵及其灵敏度优化研究

针对目前综合孔径辐射计圆环格点阵圆心位置固定,不能最大程度利用圆环中可布阵区域的问题,提出圆环格点阵圆心优化方法,在不增大布阵区域的前提下,增加了布阵自由度,为阵列性能进一步优化提供了基础。基于圆心松弛的圆环格点阵,提出一种满足给定无混叠视场范围和空间角分辨率要求的广义圆环格点阵设计方法。基于广义圆环格点阵,当给定阵元数时,依据阵列退化因子优化灵敏度。仿真结果表明:优化后的阵列具有更高的辐射测量灵敏度。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

小子样样本均值点估计的一种非参数方法

描述了极值分布分位点估计方法的原理和模拟退火算法．并对分位点函数展开式的系数进行了优化仿真计算，最后得到样本总体均值的点估计。针对小子样情况，如果对具体的分布不很明确了解，本文提供的均值点估计非参数方法可作为一种备选方法。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法（FPA）在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。      

地面管制阶段航空器等待策略研究

地面等待策略是空中交通流量管理的主要组成部分,有利于节约飞行成本,提高安全水平。建立了空中交通多目标地面等待策略的整数线性规划模型,模型包括所有航班的总等待时间最短和总等待费用最小两个优化指标,约束条件考虑了指定空域容量的限制和各航班等待时段上限的限制。考虑到该优化问题求解的计算复杂度,应用基于自然法则的模拟退火随机搜索优化算法来解决该问题。数值模拟算例表明了所建立数学模型的正确性和算法的可行性和有效性。     

不规则区域成像覆盖星座构型优化设计

近年来卫星对地观测需要呈现逐年上升趋势.从单个目标点的对地观测卫星星座构型设计方法入手,推广为设计满足不规则大范围成像区域重访时间需求的卫星星座.以卫星数目最少及满足重访时间要求为优化目标,采用改进的模拟退火算法,结合改进的等面积网格点覆盖法,提出了一种针对不规则区域成像全覆盖的卫星星座构型优化设计方法.分析了光照因素对重访时间、所需卫星数目以及星座构型的影响,并通过仿真分析验证了算法的可行性.      

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。