作业排序问题的加工周期算法分析

JSSP(Job Shop Scheduling Problem)问题可分解为2个部分:一部分是求解加工周期;一部分是寻找具有最小加工周期的序.目前关于研究加工车间的作业排序问题JSSP的文献都把注意力集中在如何设计一种算法快速地找到一种排序使得所有工件的总加工周期最小,却很少对求解总加工周期的算法进行讨论.本文给出了几种不同的求解总加工周期的基本算法和数据结构,并较详细地分析了各个算法的时间复杂性及结果的差异性,对于求解较大规模加工车间的作业排序问题有一定的参考价值.      

背包问题的量子算法分析

对可用于密码体制设计的NP完全问题——背包问题,进行了量子算法分析.从复杂度理论角 度出发,讨论了如何用量子搜索算法加速背包问题等NP完全问题的求解.并从群论的角度与S hor的大数分解算法做了比较,讨论了影响算法速度一些因素.对量子算法的特性和前景做了展望.      

基于子目标进化的高维多目标优化算法

多目标优化问题是工程应用中的常见问题,已有的方法在解决3个目标以上的高维优化问题时效果欠佳.如何进行有效的个体选择是求解高维多目标优化问题的关键.针对该问题,提出了求解高维多目标优化问题的子目标进化算法.从理论上证明了多目标优化问题Pareto非支配解的求取,可通过子目标函数值排序,先行选择进化种群中部分非支配解;然后,根据排序信息有选择性地比较进化种群中的元素,减少了比较次数,从而快速获得非支配解集.同时,提出归一化函数差值的Minkowski距离"k近邻"距离计算方法,在进化过程中应用到密度函数中,加速了收敛速度.同当前求解高维多目标优化的算法,在对标准测试函数的计算性能上进行比较,统计结果显示了所提算法在性能上的优势.      

飞行控制中的一种新型最优控制分配方法

针对新一代多操纵面飞行器的控制分配问题,提出了一种全新的最优控制分配算法——基底排序法.该方法将优化目标按照飞行控制的需求分成控制目标和任务目标两类,以基底的形式对舵面进行重新组合,并按照期望控制目标和任务优化指标进行排序,将冗余优化问题转化成排序问题加以解决.通过与几种常用控制分配方法的比较及多操纵面飞行控制系统的仿真验证,表明基底排序法能在准确实现期望目标的同时获得更好的任务目标分配结果,构成的控制系统能按期望要求准确、快速地跟踪指令信号,并可有效地抑制飞机各控制通道之间的影响.      

颤振分析中的模态跟踪技术

颤振求解是一种研究参数(如空速)变化的特征值问题.在颤振模态判别和防颤振设计中,需要正确确定各阶模态对应的特征值随参数变化时的前后对应关系,避免出现模态交叉.针对颤振求解p-k法,发展了一种基于特征值摄动理论的模态跟踪技术——预测跟踪法,它利用特征值及左、右特征向量信息求解下一空速点的特征值估计量,以估计量为参考对特征值进行排序,将预测跟踪法和相似排序法、正交检验法进行了对比.数值结果表明:预测跟踪法比相似排序法和正交检验法具有更好的模态跟踪效果.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机“凸壳”模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

一种月球软着陆参考轨迹解析算法研究

使用了高度和航向航程匹配求解推重比的算法,解决了一种无直接解析解的参考轨迹的求解问题.在数值仿真的基础上,简化了参考轨迹的求解,给出了推重比与高度和航向航程的关系,以及这些关系存在的原因.应用Monte Carlo仿真法对该方法求解的可行性进行了仿真验证,并基于一个类Apollo的参考轨迹,验证了算法对参数分布引起的状态不定具有鲁棒性.     

4基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

一种基于时标状态的启发式航天器任务规划算法

深空探测领域对实时性要求较高,在较短时间内找到规划解是深空探测自主任务规划中的一个要求,运用启发式规划算法是达到该要求的方法之一。而深空探测自主任务规划的另外一个特点是需要处理持续动作和数值信息。针对深空探测任务特点,采用规划领域定义语言PDDL,建立深空探测领域中知识模型,描述操作中遇到的时间与资源约束;随后应用以条件数为代价的启发式搜索方法对深空探测规划问题进行求解,并将其与TFD规划器中以动作时间为代价的上下文增强累加启发式搜索方法得到的结果进行对比,得出以条件数为代价的启发式搜索方法在搜索速度方面效果更佳,满足深空探测自主规划任务实时性要求。     

基于启发式算法的可重构性指标分配

串联有约束条件下的可重构性指标分配问题,针对考虑部件故障的系统给出了可重构度的概念和计算方法,并论证了其合理性.结合最优冗余分配理论和可重构度定义给出了可重构度最大化的冗余分配模型,在此基础上提出了基于启发式算法的可重构性指标分配方法,该方法可解决约束条件内资源优化配置问题,并得到系统最大可重构度的解.直接寻查法作为以往具有代表性的最优冗余分配方法,用作系统可重构性指标分配仿真,与所提方法作比较,结果显示基于启发式算法的可重构性指标分配方法较前者有更高的有效性.     

参数不定区间估计的对偶线性规划方法

将参数不定区间估计(PIE)问题变换成一组对偶线性规划(DLP)问题,提出了求解这组DLP问题的改进单纯形方法.该方法利用变量间的对偶关系,直接计算初始基本可行解,省去了初始基本可行解的搜索步骤.此外,在确定旋入和旋出变量时都采用了目标值最大减少规则,减少了旋转迭代次数.针对由PIE问题所导出的全部DLP问题都具有相同的目标函数和约束矩阵,给出了单搜索过程求解全部DLP问题的联合单纯形法.仿真结果说明了所给算法的计算效率.      

考虑物料供应干扰的飞机移动生产线动态调度

针对飞机装配过程中出现的物料供应延期干扰问题,对飞机移动生产线装配作业调度进行了研究。通过对物料供应信息的动态分析,将反应调度决策划分为固定决策和不同场景下的预测决策,并建立了物料供应干扰环境下的动态调度框架。在滚动决策点,以最小化与模板装配计划的偏差及工期的加权和期望值为目标函数,建立了二阶段近似优化模型。针对模型的决策逻辑,设计了以两阶段禁忌搜索算法为框架的启发式算法,求解滚动决策点的优化问题。不同规模下的数值实验表明,所提出的动态调度方法能够有效利用不断更新的物料供应信息,获得接近后验精确解的调度结果,且相比于传统的调度方法,所提方法能更有效地应对物料供应干扰。      

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

基于优化理论的GPS定位解算算法

针对传统定位解算方法存在的问题,基于优化理论的思想提出了一种新的定位解算方法——基于优化理论的最大后验估计算法.介绍了该方法的基本原理,详细给出了算法的推导过程,该方法用优化理论的思路求解系统状态量的最大后验概率估计值.它是从系统状态量、观测量的联合概率密度函数出发,将估计问题转化成优化问题,用优化问题的解法对系统的状态进行估计.在此基础上,用仿真实验验证了该方法进行定位解算的有效性.实验结果表明该方法完全解决了定位解算中的非线性问题,并拥有较高的定位精度.     

基于启发式算法的网络可靠性分配方法

由于网络的结构特殊性,已有的经典可靠性分配方法难以直接应用.在AGREE(Advisory Group on Reliability of Electronic Equipment)方法的基础上,根据网络可靠性与部件可靠性的函数关系确定网络部件重要度,运用启发式算法逐步迭代实现了网络k/N端可靠性分配,解决了无法对网络应用串联模型开展可靠性分配的问题.以中国教育网(CERNET,China Education and Research Network)骨干网为案例,应用该方法实现了75%网络节点连通可靠性指标的分配,并进一步分析了迭代终止条件、网络可靠性指标要求等参数对分配结果的影响,通过绘制可靠性随时间变化的曲线证明了分配结果能满足网络可靠性指标要求,说明了该方法的正确性和适用性.     

敏捷光学卫星密集区域推扫成像任务规划方法

敏捷成像卫星可以实现利用三轴姿态机动所形成的推扫成像模式,同时可以在机动过程中同步成像。在敏捷卫星成像任务的基础上,建立考虑推扫成像模式的敏捷卫星任务规划模型。通过高斯投影建立球面直线扫描条带的数学生成模型,并利用Matlab现有函数进行优化解算;由于模型解算的复杂性,将整体规划问题分为两层子问题分别进行处理,在条带任务分配中,设计了适用于计算机计算的含有条带分配策略的解算算法;在上层规划中,基于推扫成像的双向扫描特性,设计了基于启发式规则的敏捷卫星任务规划算法;之后,将不可规划条带拆作孤立点目标进行处理,最后通过再合成处理完成整体规划。仿真结果表明,文章所设计的算法可以有效处理实际情况下的敏捷卫星推扫成像任务规划问题。