基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。     

A strategic flight conflict avoidance approach based on a memetic algorithm

Conflict avoidance （CA） plays a crucial role in guaranteeing the airspace safety. The cur- rent approaches, mostly focusing on a short-term situation which eliminates conflicts via local adjust- ment, cannot provide a global solution. Recently, long-term conflict avoidance approaches, which are proposed to provide solutions via strategically planning traffic flow from a global view, have attracted more attentions. With consideration of the situation in China, there are thousands of flights per day and the air route network is large and complex, which makes the long-term problem to be a large-scale combinatorial optimization problem with complex constraints. To minimize the risk of premature convergence being faced by current approaches and obtain higher quality solutions, in this work, we present an effective strategic framework based on a memetic algorithm （MA）, which can markedly improve search capability via a combination of population-based global search and local improve- ments made by individuals. In addition, a specially designed local search operator and an adaptive local search frequency strategy are proposed to improve the solution quality. Furthermore, a fast genetic algorithm （GA） is presented as the global optimization method. Empirical studies using real traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our approach outper- formed the existing approaches including the GA .based approach and the cooperative coevolution based approach as well as some well-known memetic algorithm based approaches.     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

超声速低声爆布局分层优化方法

声爆抑制是发展新一代超声速民机必须突破的关键技术。总体布局参数的合理设计可以使飞行器具有良好的声爆特性。为了提高全局进化算法在布局设计中的优化效率,提出一种基于数据挖掘的分层优化方法,利用数据挖掘中的决策树算法提取设计知识,获得设计变量分层信息,指导低声爆布局分层优化;针对某超声速低声爆飞行器,选取后掠角、上反角、展弦比、梢根比、长细比五个总体布局参数作为设计变量,开展分层优化数值实验,并与一体化优化形成对比验证。结果表明：分层优化方法能够搜索到与一体化优化高度吻合的最优解,分层优化的收敛速度显著高于一体化优化,且对随机寻优历程的表现更稳健。     

遗传算法在机翼气动优化设计中的应用

把最优化方法与机翼的气动力求解相结合,进行跨音速机翼的气动优化设计。采用最优化方法为遗传算法,机翼的气动力由三维欧拉方程的数值解来提供。与基准机翼相比较,优化设计的机翼其气动性能有较大幅度的提高,表明遗传算法在机翼优化设计中的可行性和有效性     

计算地球流体力学若干新进展

本文简要介绍了有关计算地球流体力学问题研究的若干新进展,其中包括显式平方守恒格式,经济算法,辛算子法,泥沙冲积和三角洲发育的数值模拟等,从中也可以看到计算地球流体力学的发展是具有重要理论意义和实用价值的。     

Ada动态测试中遗传算法的参数编码方法

介绍了将遗传算法应用在Ada程序结构测试中,被测单元参数按照遗传算法的运算规则进行编码的原则与方法.首先,介绍了包括枚举类型和变长数组的基本数据类型的参数编码方法.由于Ada语言允许使用动态数据结构类型的参数,如何在一个较高自动化的动态测试工具中实现对动态数据结构的自动测试,成为首要关注的问题.因此文中着重介绍了Ada程序的动态数据结构在遗传算法中的编码方法.     

全局最优化问题的一种确定性算法

提出了一种求解全局最优化问题的确定性算法,它属于求解带有给定精度的全局最优解的覆盖法.原理是排除区域,即检查出不包含全局最优解的子区域,并从深入研究中排除出去.对某些特殊类型函数,将区域作一致网格覆盖,通过计算结点处的函数值逐次去除函数值较大的区域,保留函数值较小的区域,最终得到达到要求精度的全局极小值.算法要求函数的Hesse矩阵特征值的界可估计,并利用该界确定算法的终止条件.最后给出了数值例子.     

并行加工系统一类排序问题的最优解

讨论了将多个零件分派给并行加工系统加工的排序问题.假设同一零件分配给不同的设备,其加工时间不同,分析了使所有零件的总花费时间(加工时间与等待时间之和)最小的排序方法.首先建立了该类问题的数学模型,然后将其转化为指派问题,通过匈牙利算法可以得到最优解.所得算法的时间复杂性是多项式界的.最后给出了一个数值例子说明求解过程.     

高校排课中的遗传算法

采用了鲁棒性较好的遗传算法,对院校的必修课给出了染色体编码和适应度函数,并采用了自适应的杂交和变异概率,程序运行结果良好。