非线性多目标概率约束规划免疫优化算法

针对噪声信息未知的一般非线性多目标概率约束规划（MOPCP）问题,探讨基于危险理论的多目标免疫优化算法（MOIOA）。算法设计中,借助自适应采样方法估计机会约束的概率和目标值;借助危险理论蕴含的应答模式分割进化种群为已感染、易感染和未感染子群;借助二进制交叉、自适应变异概率、多项式变异策略平衡种群的全局与局部搜索能力。与7种算法相比较获得的数值结果表明,所提算法的搜索效率有明显优势且搜索效果有一定的优越性,同时对复杂工程问题有应用潜力。      

导弹球窝喷管电动伺服系统摩擦积分自适应补偿控制

针对导弹球窝喷管电动伺服系统中存在摩擦非线性问题,提出一种基于改进稳态Lugre摩擦模型的摩擦积分自适应补偿控制策略。建立基于Lugre摩擦模型的球窝喷管电动伺服系统运动学方程,并结合修正稳态Lugre摩擦模型完成伺服系统简化状态方程;采用反步设计方法,设计含摩擦积分补偿的非线性控制器,同时引入摩擦参数自适应律提高补偿精度,并通过设计Lyapunov函数保证系统全局渐近稳定性;开展了基于遗传算法稳态Lugre摩擦模型参数辨识,建立含摩擦模型的电动伺服系统仿真模型并验证了算法有效性,仿真试验结果表明,与传统PID控制相比,摩擦积分自适应补偿控制能较好地抑制波形畸变,提高了电动伺服系统低速跟踪性能。     

基于GA的二级倒立摆LQR最优控制器设计

倒立摆是一个多变量、快速、非线性不稳定的系统.LQR最优控制以其较好的稳定性在倒立摆控制中常被应用.该方法的关键在于如何选取Q、R加权矩阵,通常需要多次的反复试探才能得到较满意的结果,极大地影响了其有效的应用.针对这一问题采用基于遗传算法的权矩阵设计方法设计二级倒立摆的LQR最优控制器,利用其有效的智能式搜索、渐进式优化的特点,获取Q、R阵及状态反馈控制率K.将此控制器用于二级倒立摆实验台,实验结果表明,此方法设计的最优控制器超调小、响应速度快,可以对实际倒立摆系统实现稳定控制.     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

具有二进制编码的思维进化方法

模拟人类自然进化的遗传算法得到越来越多学者的重视,而且在许多领域得到非常成功的应用。众所周知,人类的思维进化比自然进化要快得多,本文利用这一思想,提出了一种模拟人类思维进化的“思维进化算法”,该方法主要由趋同与异化两种算子组成,文中针对二进制编码的思维进化方法,给出了趋同与异化算子的构造,并对其收敛性进行了分析。     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

超燃冲压发动机燃烧室新型热结构的优化设计

为了探寻超燃冲压发动机工程设计的方法,解决超燃冲压发动机燃烧室严峻的热防护问题,设计了一种基于碳化硅陶瓷基复合材料的复合结构形式的主动冷却结构方案;建立了超燃冲压发动机燃烧室热结构设计模型和燃烧室惰性质量估算模型;基于遗传算法,以热结构各层厚度、槽宽、肋宽和肋高为待优化参数,进行了单目标和多目标优化设计。以燃烧室惰性质量最小为目标进行优化设计后,惰性质量减少了21.7%,得到最小惰性质量下的热结构尺寸;以惰性质量最小、冷却液流量系数最低为目标进行优化设计后,得到了Pareto最优前沿及对应的热结构尺寸。     

基于自适应遗传算法的航迹规划研究

对传统遗传算法进行了改进,通过采用交叉概率和变异概率的自适应设计,避免了进化过程中固定的交叉概率和变异概率产生的个体早熟和收敛缓慢的现象。仿真算例结果表明,自适应遗传算法能够有效地提高遗传算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度,有较强的地形和威胁回避能力,可为低空突防飞行器提供满足战术要求的参考航迹。     

基于测速定轨体制的布站几何优化设计

测速定轨体制下弹道参数估计的精度与布站几何的关系不同于传统的测距测速体制。从定轨的原理出发，分析测速体制下布站几何对弹道参数估计精度的影响，并采用遗传算法，在一定空域范围内无约束搜索和给定备选站址中的搜索两种应用背景下，进行布站几何的优化。在遗传算法的设计中，还考虑了不同适应度函数的选取及算法的稳定性等问题。仿真实验表明本文的方法优化效果显著。     

用遗传算法求解双冲量最优交会问题

在考虑第一次脉冲位置变化情况下 ,推导了航天器双冲量交会时的优化模型 ,以此为基础构造了最优交会的燃料 -时间混合优化指标 ,并设计了与之相应的遗传算法。仿真结果表明 ,考虑和不考虑第一次脉冲位置 ,优化指标值相差悬殊 ,同时也证明了遗传算法的设计是成功的