基于离散混沌蝙蝠算法的测试点选择

针对模拟电路测试点的选择问题,基于智能优化算法的测试点选择方法相比于传统的迭代法具有一定的优越性,但是仍然存在算法复杂度过高等问题.在深入研究蝙蝠算法(BA)的基础上,采用混沌映射对算法进行优化,并用变换函数将算法离散化,提出一种离散混沌蝙蝠算法(CBBA),将算法应用于测试点选择.通过实验仿真,证明该算法具有较高的准确度,而且与其他算法对比发现,该算法具有更好的性能.     

电磁探测卫星星上自主规划模型及优化算法

电磁探测卫星自治(AEDS)是一类对地观测卫星,其搜集的信息对工业、科研和军事等领域有着重要的意义。针对电磁探测卫星有效载荷特点,建立了基于动态拓扑结构无环路有向图的星上自主规划数学模型,提出了基于标记更新最短路径搜索的星上自主规划精确算法,对其完备性和时间复杂度进行了分析。并对精确算法时间复杂度较高的缺点,将近似支配概念引入到模型中,提出了标记更新最短路径搜索近似算法,分析了算法的近似程度和时间复杂度。最后,根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决电磁探测卫星自主任务规划问题。     

一种改进的Turbo码Log-MAP译码算法

在传统Turbo码Log-MAP译码算法的基础上,借鉴已有的简化算法,提出了一种改进的Log-MAP译码算法。仿真结果表明,新的算法在大大降低译码复杂度的同时较好地保持了译码性能,使其非常接近Log-MAP算法的译码性能;同时也非常有利于硬件实现。     

基于粒子群和人工蜂群混合算法的气动优化设计

现代启发式智能算法存在全局与局部搜索能力的平衡问题,针对此问题,采用双种群进化策略和信息交流机制,提出一种基于粒子群算法和人工蜂群算法相结合的新型混合优化算法——MABCPSO,并分别进行函数测试和翼型的气动优化设计验证。结果表明:MABCPSO新型混合优化算法具有更好的寻优能力,相比粒子群算法和人工蜂群算法,该算法能以更少的进化代数分别提高1.7%和2.2%的减阻效果。     

短波信道多普勒扩展仿真与实现

针对直接FIR滤波和多级内插滤波生成衰落因子的算法中存在算法复杂度高、计算效率低、存储空间大等问题,文章研究了一种多级迭代滤波的算法,以降低算法复杂度和减少存储空间,实时生成衰落因子;并进行了算法的复杂度分析和仿真实现,验证了算法的有效性.     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

CCSDS近地LDPC译码算法研究

针对CCSDS（空间数据系统咨询委员会）推荐的近地LDPC（低密度奇偶校验）码技术进行了研究,建立了和积译码算法、对数似然和积译码算法、最小和译码算法的数学模型,并对上述译码算法的译码复杂度和译码性能进行了仿真分析.分析结果表明,和积译码算法与对数似然和积译码算法的译码性能距离香农限1.2 dB,最小和译码算法的译码性能距离香农限1.45 dB.因此,提出基于最小和译码算法的改进算法——偏移最小和译码算法与归一化最小和译码算法,并分析了这2种译码算法的译码复杂度,同时进行了大量仿真实验.实验结果表明,当偏移因子β=0.15时,偏移最小和译码算法性能达到最优,译码性能距离香农限1.25 dB;当归一化因子α=0.741 2时,归一化译码算法的译码性能达到最优,译码性能距离香农限1.2 dB.归一化译码算法具有优异的译码性能和合理的复杂度,可以遴选作为CCSDSLDPC的译码算法用于工程实现.此外,还研究了迭代次数对译码性能的影响,结果表明,当迭代次数大于10次时,译码性能提升不再明显,故工程实现时迭代次数应设置为10次.     

多星测控调度问题综述

多星测控调度问题是指对多颗卫星和地面站之间的测控任务进行调度,是一类高约束、高计算复杂度的任务资源分配问题。本文对国内外相关领域研究情况进行了探讨,从问题的模型描述、解决算法以及最终方案优化等方面,对多星测控调度问题的研究情况进行了分析和总结。在此基础上指出多星测控调度问题的发展趋势。     

防御TearDrop拒绝服务攻击的分片重组检查算法--FRD

描述了TearDrop的原理和危害,提出了针对TearDrop及其变形进行检测和防御的FRD(Fragmentation Recombination Detecting)算法.对FRD算法进行了详尽的描述,并分析了算法的复杂度.最后对算法进行了试验验证,结果表明其对TearDrop及其变形的检测非常有效.     

基于新结构的二叉排序树生成算法

研究了基于一种一叉树结构的二叉排序树的生成算法,并在此算法的基础上进行时间复杂度分析。该结构无论在空间和时间上对于树操作的效率都有一定的改善。     

基于遗传算法的协作优化方法研究

多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是多学科设计优化技术中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.然而,标准的协作优化方法很难收敛到系统的最优解,而且对初始点的选择非常敏感,不同的初始点可能收敛到不同的解.遗传算法是一种成熟的智能寻优算法,具有很强的全局搜索能力.本文正是为提高协作优化的可靠性和鲁棒性,将遗传算法引入协作优化框架,并且对传统遗传算法进行相应的改进以适用于协作优化框架.算例证明本文提出的基于遗传算法的协作优化方法行之有效,消除了标准协作优化可能收敛不到系统最优解及对初始点敏感的缺陷.     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

A quantum inspired genetic algorithm for multimodal optimization of wind disturbance alleviation flight control system

This paper develops a Quantum-inspired Genetic Algorithm (QGA) to find the sets of optimal parameters for the wind disturbance alleviation Flight Control System (FCS). To search the problem domain more evenly and uniformly, the lattice rule based stratification method is used to create new chromosomes. The chromosomes are coded and updated according to quantum-inspired strategies. A niching method is used to ensure every chromosome can converge to its corresponding local minimum in the optimization process. A parallel archive system is adopted to monitor the chromosomes on-line and save all potential feasible solutions in the optimization process. An adaptive search strategy is used to gradually adjust the search domain of each niche to finally approach the local minima. The solutions found by the QGA are compared with some other Multimodal Optimization (MO) algorithms and are tested on the FCS of the Boeing 747 to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

AEDMS工程文件编号的生成算法

工程文件编号生成算法是国航工程文件管理系统（AEDMS）开发的难点。提出的．工程文件编号生成算法包括．工程文件流水号和改版号的指派算法与自动编排算法。前者解决了新旧系统．工程文件编号的兼容问题；后者是一种新的基于关系代数的自动编号算法，其利用元组序号，具有紧凑简单、可靠性好、可维护性好、执行效率高、适用面广的特点。实算结果和AEDMS运行实践表明，此工程文件编号生成算法是可行的。     

基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计

提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。     

Spacecraft optimal rendezvous controller design using simulated annealing

A new global approach for rendezvous Linear Quadratic controller design is presented in this paper. Instead of solving the algebraic Riccati equation, a continuous simulated annealing (SA) algorithm is used to design rendezvous LQ controller. Optimization of one automatic rendezvous controller with 18 design parameters is illustrated. The results show that the SA algorithm can locate the global solution effectively and robust, besides a great number of global solutions have been obtained by the SA. The SA has demonstrated better performance than other optimization algorithms such as floating-coded Genetic Algorithm, Simplex method and Powell algorithm.     

固体火箭发动机内弹道性能预估方法的研究

 本文介绍两种预估固体火箭发动机内弹道性能的计算方法,重点介绍时-空交替计算方法。为了进行装药计算,采用了作者提出的二维装药通用计算程序,因此使得本文所介绍的内弹道性能预估方法具有通用性。以上计算方法已统一编制成计算机程序,并对三台不同的固体火箭发动机进行了验算,计算结果与试验结果相符合。     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

面向单机相依任务调度的GPU并行蚁群算法

蚁群算法是一种具有高度并行特征的群智能算法,串行实现过程中具有收敛速度慢的特点,在将其应用到相依任务序列的单机调度问题中时,以任务在不同作业序下的完成时间为基础,建立了单机调度问题的TSP模型。以任务完成时间最优化为目的,实现了一种求解相依任务单机调度的改进蚁群算法,并基于GPU对其进行了并行化设计。实验表明该算法能够完成相依任务的调度处理,通过并行化得到了较高的加速比。