路径搜索和匹配算法在交通信息服务中的应用

针对公共交通信息交流服务平台建立,设计并实现了交通路径图的生成、最短路径搜索算法、最优路径算法以及匹配算法;给出了相关的实验结果,为实现公共交通信息交流服务平台奠定了基础。     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

蚁群算法的军事物流配送路径优化

在对一般VRP问题分析的基础上,建立了军事物流配送路径优化问题的数学模型,运用蚁群算法进行了仿真实验,实验结果表明,蚁群算法可以快速有效地解决军事物流配送的路径优化问题。     

基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

基于混沌蚁群算法的应急物流路径优化算法

以医疗器械应急物流配送为研究对象,以配送时间最短为研究目标,建立了医疗器械应急物流配送路径优化的数学模型,并将混沌蚁群算法用于模型求解,给出了求解步骤。经计算机仿真表明,与基本蚁群算法相比,混沌蚁群算法优化质量明显改善,有效缩短了应急配送时间,提高了医疗器械应急物流的配送效率。     

基于蜂群算法的飞机滑行路径优化

研究了飞机场面滑行路径动态规划问题,将三种滑行冲突作为约束条件,建立了场面运行模块化模型。基于蜂群算法给出了问题的优化算法,并进行了计算机仿真实验,结果表明可以大大减少滑行时间。算法既可以用于滑行路径的动态规划,也可以为繁忙机场的安全运行提供决策支持。     

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。     

基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划

提出一种基于进化算法的测控飞机跟踪路径规划方法,对进化算法进行了简单介绍,给出了规划算法的计算条件、算法要素和流程,并对3种假想的目标轨迹给出了规划结果。规划结果显示,该方法是可行的。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。     

一种支持分层设计快速线网提取算法

本文介绍一种快速线网提取方法,该算法是采用图论中求无向图连通分量的方法实现的,取得较好的结果。     

基于扩展Petri网的飞机装配系统设备调度方法

针对飞机装配过程中设备调度的复杂性,提出了基于扩展Petri网构建设备调度模型的新方法。结合飞机装配的实际特点,论述了模型定义过程和建立方法。该模型以面向对象Petri网表达飞机装配过程,以赋时Petri网将装配过程与辅助设备相关联,利用混合算法以时间和设备利用率为目标对模型进行优化求解。以某模型飞机中机身装配过程为例,应用该方法进行建模并求解,实例应用与分析表明该方法对实际装配设备调度具有较大的指导意义。     

"中国湿度网"的建设

介绍了"中国湿度网"的建设内容以及未来的发展方向.     

基于A~*算法的无人机爬升轨迹设计

针对无人机爬升性能,运用A*算法设计了无人机爬升优化轨迹.改进了传统搜索算法,根据控制方式设计了节点生成法则;在生成节点时考虑了发动机性能以及飞行约束,减少了搜索范围,提高了搜索效率;并且分别介绍了时间最优以及燃耗最优两种方式的代价函数计算方法.仿真结果表明,运用该方法设计出最快爬升轨迹和燃耗最优爬升轨迹,其生成的飞行轨迹符合飞行约束条件,能够较全面地满足爬升性能,设计结果比较合理.     

复合材料层压结构铺层顺序优化设计特征提取算法

受在感知过程中抓住主要特征的启发,结合复合材料层压结构优化问题的特点,借鉴遗传算法、蚁群算法等模拟进化优化算法的流程,提出1种"特征提取"的优化算法。根据目标函数值f(→Xj)(j=1,2,…m)的大小,对相应的m个设计变量向量→Xj=(x1,j,x2,j,…,xi,j,xn,j)(j=1,2,…m)进行排序;在一定的"背景噪声"S下,根据"特征提取"指示向量P提取群组中较优方案的共同特征,生成m个新的设计变量→X′j。算例验证表明,所提出的算法是有效的。     

基于智能算法的格栅加筋结构稳健性优化设计

先进复合材料格栅加筋结构有较高的结构效率和较好的设计性能,在航空航天领域有着广泛的应用。本文采用人工神经网络来模拟格栅结构的参数与屈曲载荷之间的映射关系,并在此基础上对结构进行了多目标稳健性优化,使结构质量及其对不确定参数的敏感度都较低。神经网络的训练用到了粒子群优化算法,而最后的结构稳健性优化用到了遗传算法。     

基于RBF网络的机械手臂逆问题的求解

机械手臂的研究,要涉及到机械手运动学逆问题,即由已知机械手末端的位姿求出机械手各个关节的关节量。逆问题的解析法存在着无解的问题,数值解法计算量太大。应用RBF神经网络良好的非线性逼近能力,对机械手臂的运动学逆问题进行非线性逼近,利用训练好的网络可以精确,快速地求出逆问题的解,且在多解情况下可以求得最优解。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

一种球面网壳型平台框架设计及仿真分析

针对环形和球形惯性稳定平台框架的不足,提出一种球面网壳型惯性稳定平台框架设计.组合正12面体和正20面体并映射到球面上,接着一次细化得到一种由240个弧三角构成的球面网壳.然后通过PROE绘制网壳,确定框架及各部件的大小,并处理轴安装部位,得到一种对流和导热效果很好且等刚度的球面网壳型惯性稳定平台框架.最后通过ANSYS软件作静力学仿真与模态分析,验证结构具有足够的刚度与强度.