基于CW方程的航天器追逃问题半直接求解方法

针对时间固定的两航天器追逃问题,提出一种以半直接配点法研究追逃双方最优控制策略的求解方法。航天器追逃问题是基于微分对策的追逃问题,该问题是含有追逐者和逃逸者控制变量的两点边值问题。若采用必要条件求解,则对迭代初值要求高,收敛困难。在两航天器均为连续小推力的假设条件下,以终端距离为支付函数,给出半直接配点法的求解过程。在此数值方法中,根据半直接转换将微分对策问题转化为最优控制问题,采用Gauss-Lobbato配点法将此最优问题最终转化为非线性规划问题,继而通过序列二次规划算法求解。这种半直接配点法避免了对微分对策问题最优策略的必要条件(两点边值问题)求解。采用该方法求解对迭代初值不敏感,且数值稳定性好。数值仿真实例验证了这种求解方法的可行性。该方法提高了求解两点边值问题的收敛性,为求解含有双方控制变量的微分对策问题提供了一种思路。     

区域经济外源性增长中的政企博弈

外源性经济增长是以吸引外商直接投资方式,促进区城经济增长的一种方式。在这种增长方式中,政府和投资者,有着不同目标利益取向,从而导致外商直接投资区域分布的不均衡性。本文运用博奕理论探讨多目标博奕对外商直接投资区域分布的影响。研究表明,外商直接投资的区位选择及投资额与政府投资建设的软硬环境密切相关,而且投资环境越优对外商直接投资的吸引力越大;而对政府而言,应从招商引资向招商选资转变,以便实现综合效益最优化和规避政府的投资风险。     

美国太空作战演习主要成果探析

美国凭借其太空力量优势,服从于联合作战和全球霸权战略需要,率先打造太空作战演习,全方位强化太空威慑能力。阐述了太空作战演习要素,归纳了美国近期太空作战的演习情况和主要目的,提炼了历次太空作战演习的主要成果,以期为太空力量建设提供有益的参考。     

基于智能微分对策的自主机动决策方法研究

提出了一种基于智能微分对策的自主机动决策系统.该系统通过预测对抗双方的未来运动状态,将双边极值问题转化为单边极值问题,以降低计算复杂程度,满足机动决策的实时性要求.为体现对抗特性,采用战术过程评价获得最优机动,战术过程评价采用逐级淘汰方法.仿真结果表明,对抗双方未来运动状态预测误差能满足机动决策的需求,机动决策结果能有效提高作战性能.     

无人战斗机空战对策研究综述

关于无人战斗机空战对策的研究已经随着无人机技术的发展与完善成为热门研究课题之一.介绍了空战对策理论的主要研究方法以及国内外学者的研究成果,同时对空战博弈模型的建立以及混合策略下期望支付函数的求解方法进行了描述,最后对无人机战斗机空战对策理论的未来发展趋势作了分析.     

基于Nash均衡与进化计算的协调航迹规划

在对策论框架下研究多无人飞行器的协调航迹规划问题,提出了一种基于Nash平衡和进化计算的航迹规划算法.协调航迹规划是一个多目标合作优化问题,也是一个非合作对策问题.飞行器编队的分布结构提供了一种隐性偏好信息,有助于找到飞行器编队的最优协调航迹和最优飞行代价分配.本文算法使用特定的航迹个体表示方法和进化算子,按照层次方法处理各种航迹约束.不同飞行器间的协同和竞争关系定义在航迹评价函数里.仿真结果验证了基于博弈论航迹规划算法的可行性和优越性.     

空战决策中的智能微分对策法

提出了空战决策中的一种新方法-智能微分对策法。该方法在整体战术制定中采用人工智能方法，在空战的各个子阶段的具体战术决策中采用微分对策方法。提出了智能微分对策点的定义，它在某些情况下利用人工智能预测对手的策略，将微分对策转化为两个独立的单边极值问题，从而拓宽了微分对策在空战中的应用范围，利用智能微分对策法建立了空战决策模型，并进行了空战仿真，仿真结果表明，该方法优于专家系统法。     

基于Hotelling模型的双寡头市场定价博弈分析

文章在三阶段Hotelling模型的基础上研究了双寡头市场的定价博弈问题。在第一阶段两个寡头企业同时选择价格策略;在第二阶段两寡头企业确定价格大小及相应的定价概率;在第三阶段由消费者选择企业。由博弈分析的结果得出,使用高价和打折相互结合的混合策略为双寡头市场定价博弈的唯一纳什均衡策略,此时博弈双方获得最大利润,即高低价混合策略才是理论推导的最佳策略。文章在最后还从正反两方面给出了这个结论实证上的支持。     

基于近似动态规划的目标追踪控制算法

在目标跟踪问题中,针对飞行器控制算法难以适应目标大机动飞行甚至与我方博弈等难度较大任务的问题,提出了基于近似动态规划的目标追踪控制算法。该算法通过使用博弈策略对我方无人机进行训练形成经验,将双方位置等状态作为已知量,滚转方向作为控制量,利用两物体的相对位置得出其特征,并形成近似值函数;最终利用rollout算法进行最优跟踪决策求解,实现对跟踪目标甚至是博弈目标的灵活有效精确跟踪。仿真结果验证了近似动态规划用于控制算法的有效性。      

基于基因算法与博弈论的气动高升力优化(英文)

讨论了基于基因算法与博弈论的组合优化算法在高升力气动优化问题中的应用。引入基因算法与博弈论相结合的分布式组合算法 ,可以将复杂的优化问题分解为几个简单的局部优化问题。文中论述了组合优化算法的构造方法 ,并应用于高升力多段翼型气动优化。与传统基因算法的数值计算结果进行了比较 ,表明本文构造的方法具有高效收敛性及强的鲁棒性 ,可广泛应用于先进气动设计问题。