基于平面约束人工势场的无人机航迹规划算法

航迹规划是实现无人机自主导航飞行的关键。针对人工势场法应用于无人机航迹规划时出现的规划失败、实用性不强的问题，本文提出一种基于平面约束人工势场的航迹规划算法。首先，利用约束平面切割障碍物，简化了障碍物的分布。其次，构建航迹的可行性约束条件，并建立了基于约束平面的人工势场法。最后，综合并改进了一种额外控制力法和常用的改进势场函数。仿真验证表明，该算法克服了传统人工势场法未考虑无人机物理性能限制、易陷入局部最小值以及目标不可达的问题，同时提高了航迹规划质量。通过本文研究，人工势场法的不足得到了改善，有利于人工势场法在无人机航迹规划领域的应用与发展。     

基于M-AFSA的MPRM逻辑电路面积优化

现有基于传统智能优化算法的MPRM电路面积优化算法存在效果差的问题。由于MPRM电路面积优化属于组合优化问题，先提出一种多策略协同进化人工鱼群算法（MAFSA），该算法引入基于反向学习的种群初始化策略，以提高种群多样性及初始种群解的质量；引入觅食与追尾交互性策略，以加强人工鱼个体之间的信息交流、提高所提算法的收敛速度；引入自适应扰动策略，以增加人工鱼个体位置变异的随机性、避免所提算法陷入局部最优。此外，提出一种MPRM逻辑电路面积优化方法，利用所提算法来搜索电路面积最小的最佳极性。基于北卡罗莱纳州微电子中心（MCNC）Benchmark电路的实验结果表明：与遗传算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为57.24%，平均为39.57%；与人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为33.53%，平均为14.54%；与改进的人工鱼群算法相比，所提算法优化电路平均面积百分比最高为30.25%，平均为13.86%。