基于改进NSGA-II算法的风力机叶片多目标优化设计

一种结合了精英控制策略和动态拥挤距离方法的改进的快速支配排序算法(Fast and elitist non-dominat-ed sorting genetic algorithm,NSGA-Ⅱ)被用于风力机复杂的多目标优化设计中。作为此算法的应用算例,以风轮的年发电量最大、叶片的质量最小和叶片根部的极限推力最小为目标,分别进行了两目标和三目标的1.5 MW风力机叶片的优化设计。研究表明:两目标优化给出的Pareto最优解集分布在一条曲线上,而三目标的优化结果基本分布在一个有明显边界的五阶曲面上。同时也可以看出,此算法在处理风力机多目标优化问题取得了良好的效果,给出的是一个Pareto最优解集,而不是传统优化方法追求的单个最优解,为风力机多目标优化设计提供通用的算法。     

面向港湾机坪的停机位指派优化

停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型;提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法;利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明,在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%,在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中,本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时,提高了机坪的安全性。     

基于改进NSGA-Ⅱ的停机位预分配优化

随着民航运输业的发展,航班密度不断增加,大型机场的近机位资源紧张问题日益突出,降低了航班保障效率。为了探索大型枢纽机场停机位预分配问题综合有效的解决方法,从航空公司、机场和旅客的实际情况出发,建立多目标停机位分配优化模型,并设计了改进的带精英策略的非支配排序遗传算法（Non-dominated sorting genetic algorithms-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型进行求解,得到一组Pareto前沿解。。在交叉和变异操作阶段,对种群个体以指数形式自适应地调整交叉率和变异率,以此提高算法的收敛速度和优良解的多样性。实例验证结果表明,该模型和改进算法相较于人工分配和传统NSGA-Ⅱ算法对停机位指派的优化结果更为突出,尤其在靠桥率和被使用的停机位数量方面;同时利用性能评价指标对比两种算法,发现改进型NSGA-Ⅱ算法更适合停机位预分配问题的求解。     

基于扇区负荷约束的管制移交间隔多目标优化模型

繁忙扇区的容量随着交通复杂性的改变而动态变化,现有的基于确定容量的管制移交间隔管理策略不再适用,且动态容量下频繁改变移交间隔也不利于空中管制指挥。本文首先通过将交通复杂性转化为管制工作负荷参数,解决移交间隔改变导致的容量动态变化问题,建立基于扇区负荷的容量流量匹配模型。其次设计管制移交间隔策略稳定性表征函数,提出以策略稳定性和延误成本为目标的管制移交策略优化模型和智能算法。最后基于昆明机场进近扇区实际数据进行仿真验证,证明本方法可以获得一组帕累托最优解,能够为流量管理部门发布管制移交策略以供决策支持。     

求解多目标优化问题的随机梯度遗传算法

遗传算法的收敛速度很慢，为此引入另一种解决优化问题的工具，即Simultaneous Perturbation Stochastic Approximation(SPSA)算法，该算法是一种简单、易实现、高效率的随机逼近算法。本文将SPSA算法作为一种快速局部优化方法并将其和遗传算法的整体搜索策略结合起来，提出一种解决多目标优化问题的随机梯度遗传算法，对新算法的执行策略进行了认真的设计。大量的数值实验表明：随机梯度遗传算法不仅提高了多目标遗传算法的收敛速度，且得到了大量的分布较均匀的Pareto最优解。     

基于协同决策的多航站楼停机位实时分配算法

针对多航站楼机场停机位实时指派问题,提出了基于协同决策并考虑航空公司时隙交换公平性的机位实时指派算法。该算法将多航站楼资源的可共享性考虑到指派算法中,以最小延误费用原则为约束,采用混合集合规划进行指派模型的建立与求解。该算法在保证多航站楼停机位资源有效共享的前提下,充分实现了航空公司时隙交换的公平性,并且使延误引起的多方成本最小化。算例说明:本文提出的算法可以有效解决多航站楼的机位实时分配问题。     

基于RHC的航班着落调度多目标优化算法

研究了基于滚动时域控制(RHC)策略的终端区进场航班动态排序问题,目的是在终端区空中交通繁忙的情况下,有效地为到达航班安排合理的着陆次序,在满足安全间隔兼顾管制员负荷的情况下,给出航班经过多目标优化的着陆时间,提高航班进场率,降低飞行延误成本。建立了基于RHC的航班动态排序模型,并利用精英保留策略的遗传算法对一个算例进行验证计算。算例仿真结果表明,进场率得到了提高,延误时间和成本明显减少,验证了方法的有效性。     

面向机器人原位加工的大型飞船舱体变位姿态优化方法（英文）

在利用机器人实施大型飞船舱体的原位加工时,对舱体旋转变位次数与机器人整体加工性能的关注引入了一双目标优化问题。本文基于机器人刚度特性和非支配排序遗传算法,提出了一种舱体变位方案优化方法。首先,设计了以机器人笛卡尔刚度为基础的特征加工质量评价指标,并建立了原位加工过程模型。其次,为应用非支配排序遗传算法,提出了一种加工过程的双染色体编码方法及相应的交叉变异算子。此外,通过修复算子处理频繁出现的非法编码,保证了算法的寻优效率。仿真及实验研究的结果表明,适当增加舱体变位次数能够有效提升机器人的加工性能,并在工质量和时间成本上实现综合优化。     

多网段控制系统实时任务的建模与调度

网络化控制系统中任务的调度影响控制系统与网络的性能。多网段控制系统中节点任务、通信任务与网关任务的调度是具有顺序、时限与网络资源约束的NP完全问题。建立了多网段控制系统控制任务的数学模型,以控制回路的采样周期与网络利用率为优化目标,采用遗传算法实现控制任务调度,优化了系统整体性能,仿真实例证实了调度模型及调度算法的有效性。     

基于博弈的多目标弹药调度策略优化研究

针对作战部队弹药调度策略问题,综合考虑不同作战部队对弹药调度时间因素和安全因素需求程度的差异,通过博弈模型对多目标问题进行度量,进而结合遗传算法对弹药调度策略进行优化。仿真结果表明,本文构建的博弈模型能够更加合理地为不同环境下具有差异化需求的弹药调度策略进行优化。     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

基于运行保障效率的货运航班停机位分配

基于双分拣中心建立最小化不同紧急程度货物的影响下飞机滑行时间和机下运输至分拣系统时间、最大化货运航班类型和停机位类型的匹配程度以及跑道鲁棒性的多目标优化模型,采用线性加权法对目标函数进行赋值,综合分析不同权重下的分配结果并得到最优方案。借助CPLEX Studio IDE 12.8.0软件,以鄂州机场为实例进行求解,实验结果表明,相比于贪婪启发式方法,本文提出的模型得到的分配方案使得飞机滑行时间减少17.90%,货物运输时间减少6.96%,机位类型利用率提升21.21%,跑道使用完全均衡,因此提高了枢纽机场过站时效,运行保障效率有明显提升,可用于货运枢纽机场的实际运营。     

机场登机口优化调度算法及实证

在图论的基础上建立了旅客登机口优化安排的网络模型,给出了它的优化算法。考虑到在登机口调度的实际运作中存在着飞机停场的时间限制、"航班对"的限制和机型与登机口的匹配等限制,提出了该理论模型在使用中的实用算法,并用首都机场18个登机口优化安排334个航班的例子证实了这种算法在缩短旅客步行距离和提高设施利用率方面的显著效果。该算法也可以用于到港飞机停靠廊桥的优化安排,以减少旅客从廊桥到行李房步行的总距离。     

Modeling and Algorithm Application of Weapon Assignment System

In order to improve weapon assignment(WA)accuracy in real scenario,an artificial neural network(ANN)model is built to calculate real-time weapon kill probabilities.Considering the WA characteristic,each input representing one assessment index should be normalized properly.Therefore,the modified WA model is oriented from constant value to dynamic computation.Then an improved invasive weed optimization algorithm is applied to solve the WA problem.During search process,local search is used to improve the initial population,and seed reproduction is redefined to guarantee the mutation from multipoint to single point.In addition,the idea of vaccination and immune selection in biology is added into optimization process.Finally,simulation results verify the model′s rationality and effectiveness of the proposed algorithm.     

基于区域极点配置的不确定线性系统可靠跟踪控制

针对一类不确定性不满足匹配条件的不确定线性系统．提出了考虑执行器故障的可靠跟踪控制器的设计方法。在更一般、更实际的执行器故障模型的基础上,根据区域极点配置理论．给出了系统输出信号渐近跟踪参考输入信号的可靠跟踪控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式(LMI)完成状态反馈可靠控制器的设计．从而使系统的输出信号不仅能稳定地跟踪参考输入信号．而且能满足要求的动态特性。最后,利用仿真实例验证了本文设计方法的可行性。     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索,这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用,结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子,给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明,采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的,设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

基于LMI的一类LPV系统的自调整输出反馈极点配置

具有良好的暂态响应的控制系统,其闭环系统的极点必须位于特定的区域。本文通过输出反馈,用三个线性矩阵不等式（ＬＭＩｓ）将线性定常系统的极点配置在左半平面一个圆域内。同时,针对一类线性变参数（ＬＰＶ）飞行器控制系统,通过一组ＬＭＩｓ用自调整输出反馈将该系统的极点配置到满足暂态性能要求的区域,为设计全包络线飞行器控制系统提供了理论基础。导弹系统仿真例子说明了该方法的可行性。     

基于Petri网和UML的工作流模型设计

介绍了工作流的概念及发展过程,讨论工作流建模的基本方法。重点分析Petri网和UM L在工作流模型设计过程中的应用,结合Petri网语义定义工具和图形化界面以及UM L的面向对象特点,形成基于Petri网和UM L的工作流建模方法。工作流模型的语义定义采用Petri网表达,给出工作流网的形式化描述。工作流系统的设计模型采用UM L进行定义,对于业务逻辑、执行过程、数据结构分别采用用户实例图、顺序图、类图进行描述。在工作流的实现上,采用软组件实现工作流服务组件的分布布置,并通过接口定义语言对功能组件中的服务进行发布。最后给出工作流的发展趋势,并计划开展工作流仿真和优化方面的研究。