基于蚁群算法和Powell法的Lambert转移

研究了两次脉冲时刻均不固定的Lambert轨道转移的优化问题,目标是找到施加两次脉冲的最优时刻,使燃料和转移时间的加权和最小.鉴于传统的优化算法难以获得该优化问题的全局最优解,提出了一种蚁群算法和Powell法相结合的优化算法,给出了算法的设计步骤.该算法结合了蚁群算法的全局搜索能力和Powell法的局部寻优能力,在保证全局搜索能力的同时,提高了算法的局部寻优能力和精度,减少了寻优时间.通过两个算例验证了这种结合的有效性和准确性.     

基于CPSO优化的空空导弹μ综合控制器设计

粒子群优化算法（PSO,Particle Swarm Optimization）在空空导弹μ综合控制器参数优化中易出现早熟现象而无法获得全局最优解.针对此问题,提出一种动态加速常数的粒子群优化算法（CPSO,Constant Particle Swarm Optimization）.改进算法通过对加速常数的指数形式变化,在寻优前期扩大搜索范围,在后期提高收敛效率,从而避免了寻优过程中的早熟现象.仿真结果表明,改进的CPSO优化算法具有更强的全局搜索能力,设计出的μ综合控制器具有更优的性能,满足给定的性能指标和自动设计指标,节省了大量设计时间,具有工程应用价值.     

飞机总体协同优化中的一种混合混沌算法

针对协同优化应用中所碰到的计算困难,分析了现有改进方式。将系统级优化转化成无约束优化问题,选择智能优化算法是一种有效的解决方法,但应注意计算量的控制.将混沌优化和单纯形法相结合,构造出一种混合混沌算法.混沌能有效地跳出局部最优解而接近全局最优点,同时利用单纯形法在混沌优化解的邻域内局部寻优.用协同优化方法对某型干线客机进行总体方案设计;同时各学科级采用序列二次规划法,系统级采用混合算法寻优.计算结果表明此方法是有效的.      

基于混合优化算法的RLV覆盖区求解

针对可重复使用运载器覆盖区求解的参数优化问题,文章提出了基于混合优化算法的求解方案,结合全局和局部优化算法的优点,设计了遗传算法与模式搜索法相结合的优化算法.根据再入动力学建立覆盖区求解模型,基于极大值原理推导最优滚转角控制律,并对滚转角约束进行了讨论;对待优化参数的响应面进行分析,利用遗传算法初步获得初始猜测值,然后用模式搜索法进行快速精确搜索.仿真结果表明,所提出的优化算法可以快速搜索出最优参数,在满足过程约束和控制约束下获得准确的再入覆盖区.     

设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

基于M-AFSA的MPRM逻辑电路面积优化

现有基于传统智能优化算法的MPRM电路面积优化算法存在效果差的问题。由于MPRM电路面积优化属于组合优化问题，先提出一种多策略协同进化人工鱼群算法（MAFSA），该算法引入基于反向学习的种群初始化策略，以提高种群多样性及初始种群解的质量；引入觅食与追尾交互性策略，以加强人工鱼个体之间的信息交流、提高所提算法的收敛速度；引入自适应扰动策略，以增加人工鱼个体位置变异的随机性、避免所提算法陷入局部最优。此外，提出一种MPRM逻辑电路面积优化方法，利用所提算法来搜索电路面积最小的最佳极性。基于北卡罗莱纳州微电子中心（MCNC）Benchmark电路的实验结果表明：与遗传算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为57.24%，平均为39.57%；与人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为33.53%，平均为14.54%；与改进的人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为30.25%，平均为13.86%。     

基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

基于混和寻优算法的时域低阶等效系统方法

现代高增稳飞机的阶次高达几十阶,需要将其降阶为具有特定形式的低阶等效系统才能与已有的飞行品质规范相比较,从而评价其飞行品质并改进飞控系统的设计.相对于频域等效系统方法,时域低阶等效系统方法可以在线采集系统的输入及输出数据,充分考虑各种非线性因素的影响,在飞机飞行品质评价时,对等效系统相关参数进行在线估计,具有较强的实用价值.针对时域等效拟配提出了一种混和寻优算法,即模式搜索-模拟退火法,该算法较好地克服了局部寻优和全局寻优的缺点,并在寻优过程中加入了对参数范围的限制,寻优结果可以快速收敛于全局最优解,并且不受初值变化的影响,对飞机飞行品质的在线评价具有重要意义.      

一种求解函数全局优化问题的正交方向法

提出了一种求解函数全局优化问题的正交方向法.该方法通过前三轮大范围的正交设计寻找全局最优解的大体位置,然后通过若干轮小范围的正交设计进行最优解的精确逼近.每一轮正交设计中,探索设计空间的试验点依据正交表围绕一个中心点产生,设计变量的取值范围逐渐减小.而在每一轮正交设计后,采用一维搜索提高搜索精度.一维搜索的方向由每轮正交设计的中心点和最好(或最坏)点决定. 该算法计算量较小且易于编程.采用两个数学优化问题和一个火箭动力、水平发射的单级入轨飞行器的弹道优化问题对算法进行了测试.这些算例表明,当目标函数的极值数少于正交表提供的试验方案数时,正交方向法常常能以较小的计算量获得全局最优解.     

基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。      

基于合作博弈的多机冲突解脱算法

为解决低空无人机冲突解脱过程中个体支付成本不公平问题,提出了基于合作博弈“核仁解”概念的多机冲突解脱算法。针对低空多机冲突场景的特点,基于“核仁解”概念,建立无人机冲突解脱支付矩阵。结合人工势场法与蚁群算法的优点,提出基于人工势场法-蚁群算法(APF-ACO)的冲突解脱混合求解策略。仿真结果表明:综合计算时间、可行性与系统效率3个评价指标,APF-ACO混合求解策略效能最优;基于合作博弈“核仁解”的求解策略在一定程度上可提升个体公平性;同时能够在牺牲少量整体利益的前提下,拥有优先级无人机的快速规划达到目标。      

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能,提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性,克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子,选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置,优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比,结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时,选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

异构计算系统中独立任务调度的混合遗传算法

有效的任务调度是异构计算系统获取高性能的关键因素之一,由于任务调度问题是NP-困难的,为了获取尽可能好的解,文献中存在许多启发式调度算法.针对异构计算系统的独立任务调度问题,基于遗传算法和最小完成时间算法MCT(Minimum Completion Time),提出一种新的混合遗传算法,它采用遗传算法来进化任务调度的优先队列,然后再使用MCT算法把优先队列解码为一个有效的调度,与文献中其它算法进行比较表明,它不但能产生更好的调度结果,而且有很好的收敛速度.      

基于改进人工鱼群算法的无人直升机编队航迹规划

针对无人直升机（UH）编队的航迹规划问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法（AFSA）的航迹规划算法。从邻域学习和算法特性2个角度出发,针对人工鱼群算法中的人工鱼视野模型提出了一种人工鱼自适应视野模型,并对其鱼群的进化策略在无性繁殖方式的基础上进行了改进;从规划原理、代价函数、约束条件3个方面建立了无人直升机编队航迹规划模型;针对航迹规划中普遍存在的搜索效率低、精度差等特有问题改进了所提算法的编码方式和聚类策略。利用三机编队航迹规划的算例对所提算法进行了验证,仿真结果证明,通过对人工鱼群算法的改进、航迹规划模型的建立等措施实现了良好的无人直升机编队航迹规划,同时在搜索效率、收敛速度及求解精度上都有了显著提高。      

基于自适应RVM的电子系统缓变故障预测方法

针对电子系统缓变故障的预测问题,提出一种自适应相关向量机(RVM, Relevance Vector Machine)方法.首先,对反映电子系统性能的参数序列进行相空间重构,建立RVM的输入输出对应关系;然后,将嵌入维数和核函数参数作为人工鱼位置,取留一交叉验证(LOOCV, Leave-One-Out Cross-Validation)误差的相反数作为目标函数,利用人工鱼群算法(AFSA, Artificial Fish Swarm Algorithm)实现方法参数的自适应优化选择;最后,通过雷达发射机高压电源与多注速调管的故障预测实验验证了方法的性能.实验结果表明:该方法在预测精度和预测可靠性方面优于现有方法.     

基于混合法的月球软着陆轨迹优化

利用混合法思想和人工免疫算法研究了月球软着陆轨迹优化问题.首先建立月球软着陆系统模型并进行归一化处理;然后基于混合法思想利用庞特亚金（Pontryagin）极大值原理推导最优控制律,以伴随变量初值和终端时刻作为优化变量,将终端约束作为罚函数引入评价函数中,将月球软着陆轨迹优化问题转化为非线性规划问题（NLP,Nonlinear Programming）;最后应用引导人工免疫算法（GAIA,Guiding Artificial Immune Algorithm）求解该优化问题.仿真结果表明,GAIA混合算法比直接法的寻优速度快,终端误差小,且可搜索到理论最优轨迹;同时,GAIA混合算法的伴随变量初值收敛范围比间接法大,降低了最优月球软着陆轨迹的搜索难度.     

惯导系统初始对准的次优滤波算法

分析了惯导系统(INS)初始对准的动态误差向量方程及其动态误差向量的可观性问题,并研究了按动态误差向量的可观度划分观测子空间.在惯导系统初始对准问题中通过使用变量可观度的概念构造次优卡尔曼估计算法.并用C语言编程实现了初始对准的最优及次优卡尔曼滤波算法.从仿真结果可见次优卡尔曼滤波算法可用于INS初始对准的实用计算中.     

混合系统的形式化验证

结合混合系统的研究对余度管理系统进行了形式化的分析和验证.采用的手段是时段演算技术及其扩展.首先进行形式化的需求分析,需求及其假设用时段演算表示,其次严格化地描述算法和参数的选取.在验证过程中,首先应用程序逻辑验证算法,算法的不变量以时段演算表示,最后在时段演算中验证整个系统的行为满足给定的需求.      

蜂群无人机自组网多优先级自适应退避算法

针对现有媒质接入控制（MAC）协议退避算法无法为蜂群无人机自组网（FANETs）提供区分服务,且在重负载时性能严重恶化等问题,提出一种多优先级自适应退避算法。采用忙闲因子自适应机制和最优竞争窗自适应机制,根据信道忙闲程度和网络状态参数自适应实时更新各优先级竞争窗口（CW）长度,从而使每次退避的竞争窗口可快速收敛到最佳状态,并实现了多业务区分服务,得到了最优的系统性能。通过建立不同优先级退避过程的三维Markov链模型求解得到了饱和吞吐量下的最优竞争窗自适应因子,并且理论推导了系统吞吐量和平均MAC时延的数学表达式。仿真结果表明,所提算法在重负载时能够实现多优先级区分服务并有效提高系统的吞吐量性能,相比区分业务优先级的自适应退避（PAB）算法和支持QoS的自适应竞争窗口退避算法（Q-ABACW）,性能均有较大提升。