受限控制直接分配新算法

对于三维目标的受限控制量分配问题,给出了直接控制分配方案的一种新的算法--相邻面搜索算法.直接控制分配方法的关键是找到期望目标向量与目标可达集合外表面的交点.该算法不需要确定目标可达集的所有表面,而是由目标可达集表面一个面出发,逐步确定相邻的面,直到找到与期望向量相交的面.算法放宽了原算法中控制效率矩阵任意三列线性无关的条件,并且能够在各种情况下得到最优分配结果.经验证,算法满足精确性与实时性要求.该算法的有效性在某多操纵面飞机的飞行控制系统仿真中得到了验证.     

分散式多点优化算法及其在多段翼型气动优化中的应用

论述了一种基于基因算法与博弈论的分散式多点优化算法，并应用于多段翼型的气动优化。基因算法是在计算机中模拟自然进化的随机优化算法，随着科学技术的发展，越来越多的优化问题趋向于多目标优化，这就使得结合博弈论以寻求高效优化算法成为必然。本文分别构造了Nash策略及Stackelberg策略与基因算法结合的分散式多点优化算法，应用于多段翼型高升力气动优化，得到了数值结果，并与实验结果进行了对比。     

Distributed three-dimensional cooperative guidance via receding horizon control

The paper presents a new three-dimensional (3D) cooperative guidance approach by the receding horizon control (RHC) technique. The objective is to coordinate the impact time of a group of interceptor missiles against the stationary target. The framework of a distributed RHC scheme is developed, in which each interceptor missile is assigned its own finite-horizon optimal control problem (FHOCP) and only shares the information with its neighbors. The solution of the local FHOCP is obtained by the constrained particle swarm optimization (PSO) method that is integrated into the distributed RHC framework with enhanced equality and inequality con-straints. The numerical simulations show that the proposed guidance approach is feasible to imple-ment the cooperative engagement with satisfied accuracy of target capture. Finally, the computation efficiency of the distributed RHC scheme is discussed in consideration of the PSO parameters, con-trol update period and prediction horizon.     

Rectangle expansion A*pathfinding for grid maps

Search speed, quality of resulting paths and the cost of pre-processing are the principle evaluation metrics of a pathfinding algorithm. In this paper, a new algorithm for grid-based maps, rectangle expansion A* (REA*), is presented that improves the performance of A* significantly. REA*explores maps in units of unblocked rectangles. All unnecessary points inside the rectangles are pruned and boundaries of the rectangles (instead of individual points within those boundaries) are used as search nodes. This makes the algorithm plot fewer points and have a much shorter open list than A*. REA*returns jump and grid-optimal path points, but since the line of sight between jump points is protected by the unblocked rectangles, the resulting path of REA*is usually better than grid-optimal. The algorithm is entirely online and requires no offline pre-processing. Experi-mental results for typical benchmark problem sets show that REA*can speed up a highly optimized A* by an order of magnitude and more while preserving completeness and optimality. This new algorithm is competitive with other highly successful variants of A*.     

基于遗传算法的软件结构测试数据生成技术研究

首先介绍了软件结构测试数据生成的研究现状，然后探讨了用遗传算法解决该问题的方法和技术，在上述研究成果的基础上，已开发了一个用遗传算法实现最优搜索，生成测试数据的工具原形，初步实验表明该方法是有效的可行的。     

循环冗余校验码的查表生成算法及其实现

给出了ＣＲＣ码的查表生成算法和一个码表实例，所给算法适合用软件方法快速生成ＣＲＣ码，由于计算上的复杂性，ＣＲＣ码通常用硬件来产生，限制了在一些地方的应用。在应用系统中，用ＣＲＣ码取代简单的奇偶校验码能提高数据传输的可靠性，所给算法为在应用系统采用ＣＲＣ码提供了方便的途径。     

基于QR分解求解带顶点三对角带状线性方程组

带顶点三对角带状线性方程组在实际问题的求解过程中经常遇到,一般情况下此类方程组没有实用有效的求解方法. 与现有一般基于LU分解的或其他一些迭代方法不同,基于实际很少采用的矩阵QR分解方法,利用其对各类矩阵普遍适用的优点,给合此类带状线性方程组的特点,提出并探讨了将QR分解应用于该类方程组的求解过程,既利用了QR分解保证足够的精度,又避免了一般QR分解过大的计算量. 分析和实际计算均表明,该方法在计算精度及计算量方面均满足实际应用的要求.     

Pareto最优解及其优化算法

给出了带不等式约束多目标优化局部Ｐａｒｅｔｏ最优解与多目标函数线性加权组合而形成的单目标化问题局部极值点的充分必要关系，然后以此为理论依据给出了多目标优化乘法而合理的求解方法，同时附有算例。     

利用神经网络快速极值搜索算法研究微喷十字梁系统

针对极值搜索算法在一般实际系统中的应用问题,以微喷十字梁实验系统为例,采用极值搜索算法,设计出控制器,同时考虑加入动态补偿器和RBF神经网络改善系统性能。仿真结果表明,该设计系统具有较好的稳定性及动态性能,对于噪音具有较强的鲁棒性,从而提出了一种在一般实际系统中应用极值搜索算法的方法。     

分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。