灵巧卫星任务规划模型及算法

为深入研究灵巧卫星观测调度问题,在分析灵巧卫星观测特点和操作约束的基础上,建立了多星环境下的灵巧卫星任务规划模型.提出智能优化和约束检查相分离的灵巧卫星任务规划算法,该算法基于学习型蚁群算法进行任务指派,采用人机交互方法实现活动调度,使用标签方式实现增量式约束检查.通过实验结果表明了该方法的有效性.     

求解柔性车间作业调度的知识型协同演化方法

提出了一种求解柔性车间作业调度的知识型协同演化方法。在该方法中,各个种群采用不同的进化方法和参数设置来推进各自的演化进程;种群之间通过相互的资源竞争和信息共享,共同推动整体算法的进化进程。采用柔性作业车间调度问题的15个标准实例进行实验,结果表明所提方法在优化性能方面优于近期公开发表的七种典型方法。     

同型机在线调度问题研究进展

为了阐明在线调度的概念及其与在线算法的关系,为相关研究提供支持,对同型机在线调度问题的研究现状进行综述。描述了同型机在线调度问题的概念,以加工约束和目标函数为标准,对同型机在线调度问题进行分类。从基本模型、允许拒绝工件以及考虑机器适用约束等角度对逐个调度工件类在线调度问题进行回顾,从极小化最大完工时间、极小化加权完工时间和以及极大化加权按期完工工件数等角度对工件随时问到达类在线调度问题进行总结,指出了现有研究的不足,并探讨了同型机在线调度问题的未来研究方向。     

卫星搜索移动目标问题中的目标运动预测方法研究

目标运动参数未知给移动目标搜索计划编制引入了不确定性,降低了卫星的侦察效能.为了降低不确定性和优化卫星的搜索方案,在采用贝叶斯规则对目标概率分布更新的基础上,提出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,并给出相应的转移计算方法.采用最大发现概率和与最大覆盖作为搜索策略,建立移动目标搜索仿真场景.结果显示,该方法能够减少卫星搜索计划制定过程中的不确定性,降低了搜索的盲目性,提高了卫星的效能.

     

Differential Evolution with Adaptive Mutation and Parameter Control Using Lévy Probability Distribution

Differential evolution (DE) has become a very popular and effective global optimization algorithm in the area of evolutionary computation. In spite of many advantages such as conceptual simplicity, high efficiency and ease of use, DE has two main components, i.e., mutation scheme and parameter control, which significantly influence its performance. In this paper we intend to improve the performance of DE by using carefully considered strategies for both of the two components. We first design an adaptive mutation scheme, which adaptively makes use of the bias of superior individuals when generating new solutions. Although introducing such a bias is not a new idea, existing methods often use heuristic rules to control the bias. They can hardly maintain the appropriate balance between exploration and exploitation during the search process, because the preferred bias is often problem and evolution-stage dependent. Instead of using any fixed rule, a novel strategy is adopted in the new adaptive mutation scheme to adjust the bias dynamically based on the identified local fitness landscape captured by the current population. As for the other component, i.e., parameter control, we propose a mechanism by using the Lvy probability distribution to adaptively control the scale factor F of DE. For every mutation in each generation, an F i is produced from one of four different Lvy distributions according to their historical performance. With the adaptive mutation scheme and parameter control using Lvy distribution as the main components, we present a new DE variant called Lvy DE (LDE). Experimental studies were carried out on a broad range of benchmark functions in global numerical optimization. The results show that LDE is very competitive, and both of the two main components have contributed to its overall performance. The scalability of LDE is also discussed by conducting experiments on some selected benchmark functions with dimensions from 30 to 200.     

基于分解优化的多星合成观测调度算法

某些卫星的侧摆性能较差, 必须进行合成观测以提高观测效率. 研究了多星联合对地观测中的任务合成观测调度问题. 提出了将原问题分解为任务分配与任务合成的分解优化思路. 任务分配为任务选择卫星资源及时间窗口; 任务合成则针对该分配方案,将分配到各卫星的任务按照轨道圈次分组, 分别进行最优合成. 采用蚁群优化算法(Ant colony optimization, ACO)求解任务分配问题, 通过自适应参数调整及信息素平滑策略, 实现全局搜索和快速收敛间的平衡.提出了基于动态规划的最优合成算法, 求解任务合成子问题,能够在多项式时间内求得最优合成方案. 依据分配方案的合成结果, 得到优化方案的特征信息, 反馈并引导蚁群优化算法对任务分配方案的搜索过程. 大规模测试算例验证了本文算法的效率.     

卫星搜索移动目标问题中的目标运动预测方法研究

目标运动参数未知给移动目标搜索计划编制引入了不确定性,降低了卫星的侦察效能.为了降低不确定性和优化卫星的搜索方案,在采用贝叶斯规则对目标概率分布更新的基础上,提出一种基于高斯分布的目标转移概率密度函数,并绐出相应的转移计算方法.采用最大发现概率和与最大覆盖作为搜索策略,建立移动目标搜索仿真场景.结果显示,该方法能够减少卫星搜索计划制定过程中的不确定性,降低了搜索的盲目性,提高了卫星的效能.     

军队行政干部仿真系统的设计与应用

为了科学、合理地制定干部队伍调控计划,调整我军行政干部队伍结构,使之尽快趋于最佳状态,并找出军队行政干部队伍发展的趋势和规律,从而为干部政策的制定提供科学依据,为相关业务部门的决策提供科学参考.系统选用OPL优化软件作为底层平台,进行补充量测算,运用Mat lab数理统计工具箱.对纷繁复杂的军队干部队伍历史数据进行归类、筛选、统计和分析,利用蒙特卡罗方法对军队行政干部队伍进行仿真,并对行政干部结构中的年龄结构、任职时间结构、平均年龄和平均服役时间结构进行了分析.最后给出了应用该仿真系统对某单位从2008年至2027年20年间的行政干部队伍结构进行预测并对该单位中的某一职级的干部队伍结构进行分析.仿真实例证明了该系统可使用性,可以为干部工作的管理实施提供一体化、定量化调控,还可以为干部政策制定的合理性进行预测论证,提供科学的辅助决策手段.     

全周期卫星对地观测任务规划

一般卫星对地观测任务规划主要是指对卫星有效载荷的优化使用,关注数据的采集,有时候也考虑数据下传.本文则从系统工程的角度出发,探讨了从用户提出需求到取得观测数据产品的全周期任务规划概念,其中数据的采集只是整个规划周期中的一个环节,任务规划还需另外考虑与用户满意程度密切相关的地面数据处理和分发等支持活动的规划调度,在此基础上初步探索了实现全周期任务规划的要素和相关技术方法.     

空间碎片主动移除任务规划研究综述

人类太空探索活动产生的空间碎片已成为太空空间中的主要污染物,并成为人类航天事业发展的重大障碍和威胁,因此,空间碎片主动移除问题引起了国际社会的广泛关注.对此,以空间碎片主动移除任务规划为主题,在对国内外相关文献进行系统分析的基础上,简要介绍空间碎片主动移除的发展现状;具体描述低地球轨道和地球同步轨道空间碎片主动移除任务规划问题;从目标筛选与分组、访问序列规划和转移轨迹规划3个层次介绍该问题的模型构建技术;按照显性枚举方法、隐形枚举方法和元启发式方法将空间碎片主动移除任务规划方法分类,对当前研究成果进行总结并指出存在的问题;最后,对未来空间碎片主动移除任务规划问题的研究方向进行展望.