应用极值搜索算法优化无人机近距离编队飞行

针对无人机近距离编队飞行问题，采用极值搜索算法．解决其中僚机所需动力最小化的控制问题。在近距离飞行编队中，充当僚机的无人机会受到前面长机产生的旋涡力的影响，旋涡力是两飞机间距离的函数，以僚机的俯仰角作为搜索目标，寻求两无人机问的最大旋涡力．使得僚机所消耗动力最小，从而构造出最优的飞行编队结构。通过仿真．验证了所设计的控制方法能够极大地节省僚机的能量。     

大气层外拦截弹末制导段的目标搜索算法

以搜索时间最短为设计指标,根据目标相对于拦截弹方向的概率分布,设计了一种搜索算法.分析了采用该搜索算法时,搜索范围、搜索时间以及拦截弹视场角与算法中调节系数的关系.给出了典型情况下的仿真算例,并利用统计方法分析了目标相对于拦截弹方向的概率分布的标准差对搜索时间期望值的影响.仿真表明了该搜索算法的有效性.     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

基于最小成本的飞机着陆规划算法

在以往着陆规划中，较少考虑公司的成本。利用航班的成本函数，建立了满足着陆间隔、着陆时间段等约束的着陆规划模型，提出了一种使用局部搜索和线性规划的启发式算法。实例验算表明，所给模型及算法可以在合理的时间内求解大规模规划问题，有效地降低公司成本。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

民兵-3导弹成功试射

2010年6月23日，美国海军“布什”号航母首次试射了2枚改进型海麻雀导弹和2枚拉姆滚动弹体导弹，结束了其第一次作战系统舰上认证试验。     

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。      

几乎最佳自相关序列偶搜索算法的研究

几乎最佳自相关序列偶是一种新的最佳信号,但其一般的搜索方法——穷举法,搜索量太大。根据几乎最佳自相关序列偶的必要条件,提出一种新的搜索方法,给出算法流程图,并进行了实验验证。实验结果表明,算法可大大减小搜索量,比穷举法效果好且耗时短。