Solving Job-Shop Scheduling Problem Based on Improved Adaptive Particle Swarm Optimization Algorithm

An improved adaptive particle swarm optimization(IAPSO)algorithm is presented for solving the minimum makespan problem of job shop scheduling problem(JSP).Inspired by hormone modulation mechanism,an adaptive hormonal factor(HF),composed of an adaptive local hormonal factor(H l)and an adaptive global hormonal factor(H g),is devised to strengthen the information connection between particles.Using HF,each particle of the swarm can adjust its position self-adaptively to avoid premature phenomena and reach better solution.The computational results validate the effectiveness and stability of the proposed IAPSO,which can not only find optimal or close-to-optimal solutions but also obtain both better and more stability results than the existing particle swarm optimization(PSO)algorithms.     

Optimization of geosynchronous satellite constellation for independent regional navigation and positioning in Middle East region

Regional Navigation and positioning systems using geosynchronous satellites are emerging for different parts of the world. Optimal constellation geometry achievement for a set of geosynchronous satellites is a key sector in designing of such systems. Genetic algorithm is applied for optimization of constellations with 6 and 7 satellites which is to be used in Middle East region where these systems have been deprived of. Based on the fact that the coverage criterion is not sufficient enough to guarantee a good navigation service, positioning process by the satellite systems is discussed and the performance of the system on the basis of position dilution of precision is collected as the fitness criterion. Placing the satellites in groups to pass over the same ground track is applied as a constraint to the genetic algorithm. By simulation, performance of the best obtained results and GPS are compared in terms of position dilution of precision, visibility and the required epochs (time span) to resolve the ambiguities with a 99% success rate, in this region. Also, capability of the GA for such problems is demonstrated.     

Chaboche随动硬化模型参数确定及棘轮效应

采用遗传算法确定不同Chaboche随动硬化模型的参数,得到的3种模型中,四分量模型对棘轮的预测与试验结果符合最好.增大应力幅值或应力平均值,都会使应变峰值增大,应变累积速度加快;利用确定的四分量模型研究加载顺序对棘轮的影响.结果表明,平均应力加载顺序对棘轮预测有较大影响,加载顺序高-低的累积应变低于加载顺序低-高的累积应变,而且先加载的平均应力越大,后加载的载荷产生的累积应变越小;而应力幅值加载顺序对应变累积几乎没有影响.     

重力测量卫星KBR系统相位中心在轨标定算法

针对低低跟踪(SST-LL)重力测量卫星K频段测距(KBR)系统相位中心在轨标定问题,提出了一种应用预测卡尔曼滤波算法的KBR系统在轨标定算法。首先,以磁力矩器和姿态控制喷气发动机为执行部件,对一颗卫星施加一定的组合力矩,使其绕另一颗卫星进行周期性姿态机动;然后,将星敏感器数据代入预测卡尔曼滤波算法中估计出卫星姿态;最后,根据KBR系统观测值与卫星姿态角之间的关系,利用扩展卡尔曼滤波算法估计出KBR系统相位中心的位置。数值仿真结果表明:KBR系统相位中心可以被实时估计,当存在较大的卫星姿态动力学模型误差时,KBR系统相位中心的标定误差仍在0.3mrad以内,证明此算法估计精度较高且鲁棒性强。     

SAR高速实时信号处理系统设计

合成孔径雷达回波数据速率一般高达3GSPS,如何采集、存储、压缩、传输如此高速率的数据成为一个难点。文章在分析了SAR回波数据特点的基础上,设计并实现了一个SAR高速实时信号处理系统。该系统以FP-GA为核心处理器、ADC08D1500为高性能的AD采集芯片、DDR_SDRAM为数据存储器、TLK2711为数据传输芯片。实验结果表明：本文设计的高速实时信号处理系统性能良好,能够很好地实时处理高速率的SAR回波数据。同时该系统易于实现,具有较强的实用性。     

关于露天矿生产车辆安排的数学模型

通过适当的假设,始终以最短路径作为出发点,充分利用所给数据特点,运用线性规划、矩阵、统计、最优化等数学理论来进行模型的建立和求解。在求解过程中,采取分阶段进行,先确定铲位,再定路线,最后安排车辆。把铲位分为两类,把品位要求的搭配比例转化为路程比例,结成一个新拟合铲位,再取最短路径,快捷地选取铲位。     

遗传算法综合阵列的幅度和相位方向图

分析了阵列方向图分别为对称、实的或实的且对称时所对应的单元激励关系,简要介绍了遗传算法,并将其用于阵列方向图综合.遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法,它直接以目标函数作为搜索信息.通过合理地设计目标函数,遗传算法不仅可以综合幅度方向图,还可以综合相位,适合于需要进行幅度和相位补偿的情况,以及多目标的情况.最后,结合平顶波束方向图与抛物面天线初级馈源的正割平方方向图进行综合,证明了遗传算法的有效性和灵活性,说明使用遗传算法时尽量利用方向图的实的或对称特性,可以减少待优化变量的数目,加快收敛.并提出将传统遗传算法与传统方向图综合方法相结合,可以进一步减少得到最优解所需要的进化代数.     

捷联惯导位置更新中的二子样涡卷补偿优化算法研究

研究了高动态环境下捷联惯导位置更新中的涡卷补偿算法。首先,给出了以地理坐标系为导航坐标系的位置更新算法;然后,基于曲线拟合的思想方法,推导了位置更新的二子样和三子样涡卷补偿算法,并且在划船运动(一种引起涡卷效应的典型高动态环境)下对二子样涡卷补偿算法进行优化,提出了位置更新的二子样涡卷补偿优化算法。仿真结果表明,二子样涡卷补偿优化算法的精度要比二子样涡卷补偿算法高,而其计算量与二子样涡卷补偿算法相当。     

平流层飞艇艇身外形研究

为了完成特定的任务,平流层飞艇需要克服风场保持长期定点,因此要求其阻力最小。飞艇总阻力中艇身阻力占60-70%,因此对飞艇而言,针对艇身外形进行研究得到阻力小而且实际可用的外形是非常重要。本文采用势流-边界层耦合方法与混合遗传算法对平流层飞艇艇身的外形进行了优化。外部势流采用在艇身表面分布点源的Hess\|Smith面元法求解,边界层计算采用积分边界层方法,阻力系数采用
Squire\|Young方法计算得到。最优外形通过由遗传算法和Nelder\|Mead单纯形法组成的混合遗传算法优化得到。通过优化分析得到了一种实际可用的优化外形,具有在湍流和层流两种流态下阻力系数都比较小的优点。     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。