可数非扩张映像族公共不动点迭代算法

提出一种计算可数个非扩张映像族公共不动点的新的迭代算法，并证明了算法的强收敛性。本算法由于避免使用形一映像，因而使得算法简洁，计算工作量较小。     

基于不规则障碍物环境下无人机的改进几何路径规划算法

随着无人机应用环境的多样化,在复杂环境中寻找无碰撞路径是非常重要的。传统的路径规划算法可以找到可行的路径,但它们在时间效率和路径长度之间没有很好的平衡,传统的几何算法只能避免特殊形状的障碍物。提出了一种改进的几何路径规划算法,使无人机能够在复杂的环境中避开任意形状的障碍物,找到较短的路径。首先,针对不规则障碍物,建立了凸多边形覆盖模型。然后解决了传统几何算法陷入局部最优解的缺点。提出了从相邻路径段生成无碰撞路径的二次规划思想,并针对该方法提出了一种新的安全阀值策略。最后,为了验证算法的性能,在不同的复杂环境下进行了仿真,并从几个方面对所提出的算法与A*算法进行了对比分析。     

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。     

基于蚁群算法的无人机三维路径规划与冲突解脱

针对传统无人机路径规划方法难以满足无人机在复杂山区环境应用这一缺点,提出一种基于蚁群算法并利用插值算法和容斥算法优化的无人机三维路径规划算法。通过无人机飞行约束条件和对蚁群算法的优化在所建立的三维空间中得到最优路径。利用二次、三次样条插值、容斥算法等优化算法对无人机路径优化,规划出一条更加平滑的便于无人机执行的最佳路径,并建立了无人机冲突约束,解决了无人机冲突。     

无约束优化问题的一个新的DFP信赖域算法

在文献[1]的基础上,给出了一个新的DFP信赖域算法,此算法具有较好的性质,并给出了该算法的全局收敛性以及二次收敛速度.     

采用 CARMH 模型的广义最小方差自校正控制器的全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上，建立了一般的广义最小方差自校正控制器，并证明了当辨识算法采用随机逼近法时这种自适应算法的全局收敛性，从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。     

基于Bang-Bang控制思想的迭代学习控制算法研究

根据迭代学习控制基本原理,吸取了Bang-Bang控制的思想,提出了新的迭代学习控制算法。与常用的利用迭代误差或误差变化率进行控制率计算的算法相比,该算法只需根据迭代误差的符号即可计算控制率,不仅大大减小了计算工作量,而且增强了系统的抗干扰能力。给出了算法表达式和控制结构图,进行算法收敛性分析。仿真结果表明该算法的有效性和收敛性。     

基于微分进化算法的二自由度PID控制器参数优化

针对二自由度PID控制器参数多、调节困难等问题,提出了一种基于微分进化算法参数调节优化方法。证明了微分进化算法能够收敛到平稳点,并具有概率全局收敛性。研究了二自由度PID控制器参数与抑制特性、跟踪特性的关系,并将微分算法与遗传算法、粒子群算法的参数优化结果进行了比较。仿真验证表明,微分算法能够更好地实现二自由度PID控制器参数的调节,具有优异的跟踪特性和抑制特性。     

用INSGA-Ⅱ进化NPCs的复杂行为

目前游戏中NPCs多目标行为进化是一个非常复杂的问题。对此建立了NPCs多目标优化的数学模型,并提出了一种NSGA-Ⅱ的改进算法——INSGA-Ⅱ。该算法在进行精英选择时,采用了基于K-均值聚类的方法联合了不同等级之间的个体进行集合划分,然后从不同的集合中选择下一代个体,从而更好地保持了种群的多样性。通过实例比较证明,在玩家和NPCs作战的游戏场景下,INSGA-Ⅱ能够得到NPCs复杂多目标控制问题的Pareto最优解,而且比NSGA-Ⅱ表现出更好的收敛性和多样性。     

采用CARMH模型的广义最小方差自校正控制器全局收敛性

在一种新的预测模型的基础上，建立了一般的广义最小方差自校正控制器，并证明了当辨识算法采用随机逼近法时的这种自适应算法的全局收敛性，从而为这种新型模型的进一步应用提供了一定的理论依据。     

基于多代理模型的航空发动机建模及优化方法

为了进一步提高航空发动机建模及优化方法的性能,本文提出了一种基于多代理模型技术的建模及优化方法。本文首先提出了一种新的代理模型全局误差估计方法,以此建立了新的多代理模型建模方法。然后提出了一种组合模型预测偏差估计方法,以此发展了一种基于多代理模型技术的优化方法。6个不同维度及不同训练集大小的解析测试算例的结果表明,本文所发展的建模方法相较于现有方法精度更高,本文所发展的优化方法相较于经典代理模型优化方法算法收敛性更强。同时变循环发动机稳态性能建模及加速燃油控制规律优化实例表明,本文所发展的方法在处理实际工程问题时,依旧可以表现出良好的算法性能。     

解大型结构特征值问题的同时迭代的一个新算法

本文提出了同时迭代法的一种变型算法,用来求解大型结构动力分析中的广义特征值问题。使用了E_k子空间和特征方向的概念,证明了该算法的收敛率,并讨论了如何在计算机上实现的某些细节问题。通过统计每步迭代所需运算量和大量的实际计算,表明该算法与当前几种常用的同时迭代法或子空间迭代法相比,收敛率相同,但减少了每步迭代所需的计算量,提高了计算效率。     

一种制导误差分离的新方法

针对制导误差分离模型中环境矩阵S存在严重病态性,从而影响分离结果精度问题,提出了一种基于动力系统求解的制导误差分离方法。该方法从分析线性迭代求解方法入手,将具有病态特性的线性方程组求解问题转化为对相应刚性动力系统的求解问题。这里给出了该方法收敛性及其他特性的证明。为了验证该方法效果,在遥外测视速度误差分别为0.01m/s、0.02m/s以及0.03 m/s的条件下,选用PB(Primary Bayesian,主成分贝叶斯)估计方法与其进行比较,数值结果表明,该方法可有效地降低环境矩阵病态性对误差分离结果的影响,且分离结果的稳健性和精度都优于PB估计方法得到的结果。     

无界域上不定二次规划的一个算法

本文给出了无界域上不定二次规划一个算法。该算法将不定规划转化为一系列凸二次规划，并证明了算法的收敛性。     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

线性规划问题的一个数值解法

通过用一组非线性方程组来逼近线性规划的Kuhn-mcker条件方程，从而将求解线性规划问题转化为一个用Newton迭代法来求解非线性方程组的问题。经数值计算表明，该算法在一般情况下能实现快速收敛。     

Track-before-detect for Infrared Maneuvering Dim Multi-target via MM-PHD

In this paper, we present a novel and efficient track-before-detect (TBD) algorithm based on multiple-model probability hypothesis density (MM-PHD) for tracking infrared maneuvering dim multi-target. Firstly, the standard sequential Monte Carlo probability hypothesis density (SMC-PHD) TBD-based algorithm is introduced and sequentially improved by the adaptive process noise and the importance re-sampling on particle likelihood, which result in the improvement in the algorithm robustness and convergence speed. Secondly, backward recursion of SMC-PHD is derived in order to ameliorate the tracking performance especially at the time of the multi-target arising. Finally, SMC-PHD is extended with multiple-model to track maneuvering dim multi-target. Extensive experiments have proved the efficiency of the presented algorithm in tracking infrared maneuvering dim multi-target, which produces better performance in track detection and tracking than other TBD-based algorithms including SMC-PHD, multiple-model particle filter (MM-PF), histogram probability multi-hypothesis tracking (H-PMHT) and Viterbi-like.     

基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法

由于水下运载器使用地磁滤波导航方法时难收敛、易发散,根据水下运载 器的特点设计了一种基于多参量信息的水下地磁滤波导航算法。针对单纯使用地磁数据 进行位置匹配精度较差的问题,该算法在匹配及滤波过程中引入了地磁强度、航向、航 速等多参量信息,采用非线性滤波框架进行信息融合,采用粒子群算法根据多参量信息 进行位置搜索,并以之为系统滤波的观测值,通过提高位置观测精度改进滤波的收敛性 和鲁棒性。仿真结果表明,算法滤波精度高,稳定性好,能够较好地抑制各类传感器干 扰和误差对滤波估计的影响,适用于水下运载器的地磁导航定位。