基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配

通过分析无人作战飞机（UCAV）优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机（UCAVs）多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化（GWO）算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO（SAGWO）算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于DE-DPSO-GT-SA算法的协同多任务分配

针对无人机（UAV）编队的协同多任务分配问题（CMTAP），考虑双机协同探测、双机协同攻击的情况，结合时间约束、时序约束、时间间隔约束、载机弹药约束、任务能力约束等约束条件，扩展了协同多任务分配模型；将差分进化（DE）算法、郭涛（GT）算法、离散粒子群优化（DPSO）算法、模拟退火（SA）算法进行融合，提出了DE-DPSO-GT-SA算法，用以求解协同多任务分配问题。通过与多种算法进行比较，仿真试验结果表明，所提算法具有较好的收敛性能。      

基于信息素决策的无人机集群协同搜索算法

针对无人机(UAV)集群在未知环境中无先验信息条件下的搜索问题,提出了一种以信息素为决策机制的无人机集群协同搜索算法。首先,考虑无人机通信约束,建立了有外部节点的星型网络通信和无外部节点的自组织网络通信2种形式的搜索模型。其次,通过环境地图向信息素地图映射的方法建立任务环境模型。将任务过程分为3个阶段,在搜索阶段,无人机通过不断地移动实现本机信息素地图的更新;在通信阶段,通过通信网络实现多机信息素地图的融合;在决策阶段,根据局部信息和全局信息做出决策,并将栅格信息素浓度作为决策函数来引导无人机的位置更新。基于信息素地图覆盖率来定量描述搜索效果。最后,仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,表现为搜索效率高、抗毁性强、受集群的初始位置影响小。      

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

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。      

基于态势认知的无人机集群围捕方法

无人机集群围捕是智能无人机“蜂群”作战的一种重要任务方式。现有集群围捕方法大多建立在环境已知的基础上，面对未知的任务环境时围捕策略经常性失效。针对此问题，提出了基于态势认知的发育模型，探索一种对环境适应性较佳的围捕方法。首先，对集群围捕行为分解，将围捕离散化；然后，基于深度Q神经网络（DQN），设计一种围捕策略的生成方法；最后，建立状态-策略知识库，并通过大量有效数据的训练，针对不同环境获得不同的策略，对知识库进行发育。仿真结果表明:提出的基于态势认知的发育模型，能够有效适应不同环境，完成不同环境下的围捕。      

基于HMDP的无人机三维路径规划

路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础.     

实施饱和攻击的导弹多目标火力分配决策

饱和攻击是高技术战争中打击敌方重要目标、提高导弹突防概率的一种重要作战模式.根据饱和攻击的战术指导思想,从分析反舰导弹火力攻击任务约束、最优火力分配准则及多平台协同攻击的角度出发,建立目标分配优化模型,并将火力分配目标决策与航路规划决策过程相结合,提出一种多发射平台、多约束下对目标实施饱和攻击的分配实施方法.仿真结果表明:所建立的模型及方法正确有效,可为部队发射平台配置和火力分配提供依据与参考.     

基于MCP的无人机系统可靠性指标分析计算

为计算无人机系统的可靠性指标,论述了现代无人机系统的组成,利用可以收集到的国外无人机外场使用数据,结合无人机系统的不同工作模式,建立了系统的任务可靠性模型,以任务成功概率(MCP)计算为出发点,对无人机系统的平均致命性故障间隔时间(MTBCF)和平均无故障工作时间(MTBF)进行了初步分析计算.      

一种中继无人机快速部署策略

针对任务规划中中继无人机部署效率低,部署方案无法满足最少数量要求等问题,提出了一种中继无人机快速部署策略。首先,根据最少中继节点的任务要求,建立了基于最少中继节点的部署模型。其次,优化了深度优先搜索算法的搜索方式,实现了节点间可行链路的快速搜索。最后,在人工蜂群(ABC)算法中引入快速深度优先搜索(DFS)算法,来求解最少中继节点部署方案。仿真结果表明:在相同任务规模下,所提策略的求解速度相较于改进前提高了53.56%左右,部署的中继无人机数量相较于现有方法减小了11.88%左右。      

空间科学任务协同设计过程优化

为了对概念设计阶段空间科学任务协同设计过程进行合理规划, 减少设计反馈, 降低系统耦合度, 提出了设计结构矩阵(DSM)过程建模和遗传算法(GA) 过程优化算法. 该方法采用DSM对空间科学任务设计活动序列进行建模, 通过DSM描述设计活动间的信息依赖关系, DSM上三角之和代表该设计活动序列设计反馈次数; 将 DSM对应的设计活动序列视为染色体, 采用GA进行序列优化, 最小化设计反馈次数. 通过过程优化算法获取最佳设计活动序列, 优化设计过程, 降低系统耦合度. 空间科学任务实例分析结果表明, 该方法能够有效应用于空间科学任务协同设计的过程建模和过程优化, 指导设计过程的制定.      

无人机飞行安全控制与安控器设计

针对无人机飞行安全问题,介绍了提高任务飞行安全的技术、方法和措施,提出了基于GPS卫星接收机,独立于飞控系统的无人机安控器设计思路。在研究安控策略的基础上,设计了无人机安控器,并结合某型无人机进行了安控仿真试验,结果表明安控器有效、方案可行。     

基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索

针对存在随机分布目标的区域快速搜索问题开展研究,考虑无人机有限通信能力和探测信息的实时回传需求,提出了一种基于角色切换策略的多无人机协同区域搜索方法。首先,考虑各无人机平台的历史搜索信息和协同搜索收益,基于概率传感器模型构建了多无人机协同区域搜索求解框架;其次,基于4项无人机节点重要性的评价指标,采用改进逼近理想解排序法（TOPSIS）完成无人机节点重要性评估,通过无人机角色动态切换实现了区域搜索过程中协同搜索收益与网络连通性的平衡;最后,考虑机间防撞、通信保持、无人机运动学等约束条件,利用分布式滚动时域优化方法完成各无人机在线运动规划,实现多无人机协同区域搜索。仿真结果表明了所提方法的可行性和有效性。      

未知环境下无人机集群协同区域搜索算法

针对无人机集群在无先验信息的未知环境中协同搜索的问题,提出了一种以覆盖率为实时搜索奖励的无人机集群协同区域搜索算法。首先建立覆盖分布地图（CDM）来描述任务环境,并采用Hadamard积实现CDM的快速更新,继而基于CDM计算覆盖率来定量描述实时搜索效果。将无人机集群视为一个控制系统,基于分布式模型预测控制理论建立系统的预测模型,并将预测周期内最大覆盖率增量设为奖励函数,采用差分进化算法进行求解,得到最优解作为系统的最优输入。仿真结果表明,所提算法能够对区域进行覆盖搜索,在出现突发情况时,覆盖率远高于平行搜索方法。      

基于群体意志统一的无人机协同围捕策略

针对无人机(UAV)协同围捕问题,提出一种基于群体意志统一的围捕策略。受人类在协作任务中的认知机理启发,引入“群体意志”定义无人机的协作认知,并构建双回路认知模型,借助图卷积网络对围捕无人机获取的局部态势进行融合认知,有效减轻无人机系统的计算负载。依靠变分推断原理和生成式自动编码器对围捕无人机进行群体意志趋同学习,依据Apollonius圆实现协同围捕,使无人机集群涌现出更加智能化的围捕效果。通过对比仿真验证了所提策略的有效性和智能性。