基于SAPSO算法的无人机三维航迹规划

运用粒子群算法(PSO)进行无人机三维航迹规划时,常通过引入最小威胁曲面来减小搜索空间,提高算法效率,但将威胁信息等效至数字地图中并不能准确反映威胁作用,且失去了利用地形遮蔽进行突防的优势。针对这一问题,从航迹规划的核心适应度函数出发,综合考虑火力威胁、地形威胁、高度威胁、机动性能四个方面约束,对适应度函数模型进行了分析改进。同时,针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,提出将模拟退火粒子群算法(SAPSO)运用于航迹规划,利用模拟退火算法概率突跳能力进一步改善航迹质量。仿真结果表明,改进模型获得的三维航迹不仅满足各项约束,而且能够利用地形遮蔽进行突防,SAPSO算法改善航迹效果明显。     

粒子群优化的模糊C均值聚类航迹关联算法

针对模糊C均值聚类航迹关联算法存在局部最优问题,同时算法的收敛速度受初始值的影响也较大,提出一种将粒子群(PSO)和模糊C均值(FCM)聚类算法相结合的航迹关联算法。该算法将多目标的航迹关联问题看做是一类约束条件下的组合优化问题,利用粒子群(PSO)强大的全局寻优能力,与模糊C均值聚类算法相结合求解航迹关联问题。仿真结果表明:在相同的条件下,粒子群优化的模糊C均值聚类算法与模糊C均值聚类算法相比,聚类性能明显改善,关联正确率也有明显的提高。     

无人飞行器海上航迹规划差分进化算法研究

为研究海洋环境下的无人飞行器（UAV）航迹规划问题,提出了一种基于差分进化算法（DE）的航迹规划方法。该方法通过对规划环境进行预处理将岛屿处理成地形威胁区,使问题简化为二维平面规划。采用实数编码方式对航迹进行编码,建立了航迹代价函数的数学模型,从航迹质量、算法稳定性和收敛速度3个方面比较了DE与遗传算法（GA）和粒子群优化算法（PSO)的性能。仿真实验结果表明,所提方法能在复杂的海洋环境下为飞行器规划出一条安全的可飞航迹。     

复杂环境下无人机三维航迹规划方法研究

复杂环境下规划无人机三维航迹时,随机型的粒子群优化由于问题维度高导致收敛性差难以获得最优甚至可行航迹;而确定型的稀疏A~*算法易陷入局部搜索导致搜索时间长且计算量大。基于分层思想,将高维航迹规划问题转换为多个低维问题。首先通过粒子群优化规划出少量导引航迹点集,然后采用稀疏A*算法计算导引点间的航迹段。仿真结果表明该方法能在获得满意解的前提下提高复杂环境下无人机航迹规划效率。     

基于粒子群优化算法的无人机航迹规划

提出一种基于粒子群优化算法的无人机路径规划方法,利用粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,从而有效减小搜索空间,得到一条全局最优路径。仿真结果表明：该方法能够快速有效地完成规划任务,获得满意的三维航迹。     

基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划研究

针对蚁群算法进行无人机航迹规划时,易陷入局部极值,且收敛速度较慢的问题,提出了基于改进蚁群算法的无人机三维航迹规划。将三维航迹规划分成基于改进蚁群算法的二维平面规划和高度规划两部分,采用几何优化方法增强了蚂蚁搜索的引导性,并根据航迹点与威胁源之间的距离及高度约束,调节航迹点的高度,规划出无人机三维航迹。同时,利用自适应调节参数方法提高蚁群搜索能力与个体之间交互能力,有效摆脱原算法易陷入局部最优的情况。此外,建立了指标函数并对路径进行了平滑处理。仿真结果表明,所提出的改进算法在三维环境下不仅可以安全避开威胁,而且找到最优解的能力及收敛速度优于原算法。     

基于文化基因算法的多目标优化

针对粒子群算法收敛速度慢、求解精度低的不足,提出了将粒子群改进作为全局搜索,多目标模拟退火算法作为局部搜索的文化基因算法,将交叉和变异操作引入粒子群全局搜索中帮助跳出局部最优。对于多目标优化问题,根据非劣解的拥挤度决定最优值的选取策略,并将该算法用于多目标优化的实际求解中。仿真结果表明,该算法不仅能快速有效地得到Pareto解集,并且能有效地保持所求最优解的多样性。     

基于粒子群优化算法的模糊飞行控制器设计

提出了一种基于粒子群优化（PSO）算法的模糊飞行控制器优化设计方法。PSO算法通过粒子跟踪本身所找到的最优解和种群的最优解来完成优化．该算法具有可调参数少．简单易实现，优化速度快的特点。将PSO算法用于对模糊飞行控制器隶属函数的优化设计中，以达到提高控制效果与简化模糊控制器设计的目的。仿真结果表明．利用PSO算法进行优化设计所得到的模糊飞行控制器具有优良的控制性能。     

基于免疫克隆粒子群算法的无人机航迹规划

针对无人机飞行中可能遭遇突发移动威胁的情况,为了提高无人机路径规划的安全性和快速性,文中提出基于免疫克隆粒子群算法的航迹规划策略。该策略在标准粒子群算法中,结合变结构优化搜索理论,引入免疫克隆优化搜索。与同类路径规划算法的对比仿真发现,该策略有效改善粒子群算法的局部和全局搜索能力。仿真结果表明,文中提出的规划策略,满足无人机航迹规划需求,且在速度和安全性能两方面较其他算法更优。     

基于细菌进化及多属性决策的航迹规划方法研究

为了优化和完善航迹规划,将细菌进化算法和多属性决策理论相结合。对转弯角的编码考虑了飞行器过载限制;生成初始种群时初始角度分散选取,以保证种群多样性防止早熟;通过变异和基因转移,减少种群数目,加快进化速度;采用生存概率、路径长度、转弯角度综合评价航迹,应用多属性决策方法选择最优航迹。仿真结果表明,优化效率显著提高,规划的航迹有效地规避了威胁。     

基于改进粒子群算法的野战油库选址优化

针对标准粒子群算法容易陷入局部最优,提出了改进粒子群算法;对粒子的自适应性和惯性权重进行改进,建立了野战油料选址模型;通过仿真,发现改进粒子群算法克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的问题,且寻优能力强,对部队的野战油库选址具有指导作用。     

基于一种改进粒子群算法的水下远程武器航路规划

针对水下远程武器航路规划中,采用基本粒子群算法避障出现的航路倒退问题,提出了一种借鉴遗传算法采用粒子对换的改进粒子群优化（PSO）算法,并结合远程武器的航路规划设计模型,应用于水下武器作战仿真系统。计算结果表明,该算法可有效提高远程武器航路规划避障的计算效果,对水下远程武器的作战使用研究具有一定的参考价值。     

基于自适应混沌变异粒子群优化算法的旋转弹丸气动参数辨识

将最大似然准则应用于高速旋转弹丸的气动参数辨识问题中,提出一种新的自适应混沌变异粒子群算法求解该准则下的气动参数最优解,进而得到弹丸的气动参数。该算法通过自适应调整惯性权重、利用混沌优化的思想产生初始粒子、设定早熟判别机制来判断是否陷入局部最优解,并通过粒子变异的策略使其跳出局部最优解等方法进一步优化基本粒子群算法。通过常用的测试函数对该算法进行了测试,测试结果表明：相比于基本粒子群算法,该算法具有收敛速度快、寻优精度高、应用范围广等优点。利用系统仿真的方法模拟弹丸的自由飞行数据,并利用该数据结合所提算法对弹丸的主要气动参数进行辨识,辨识结果表明：该算法可以有效辨识弹丸的气动参数,且精度高,收敛速度快,可以应用于工程实际问题。     

基于可射击概率约束的防空作战火力优化分配

针对防空作战火力优化分配中未考虑可射击概率影响防空作战效能的问题,提出一种基于可射击概率约束的火力分配模型.该模型综合考虑可射击概率、空袭强度、火力单元转火时间等多种因素,能够在保证满足可射击概率和联合毁伤概率阈值前提下,优先使用反应快的火力单元拦截飞临时间短的目标,并尽量减少火力资源消耗,为防空系统提供持续作战能力....     

某交流伺服系统的免疫克隆粒子群优化自抗扰控制

针对采用永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)驱动的某火箭炮位置交流伺服系统存在摩擦力矩、外界扰动等一系列复杂非线性问题,设计一种基于免疫克隆粒子群优化算法的自抗扰控制器(IPSO-ADRC).根据自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)抗干扰能力强和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)寻优能力强的特点,采用免疫克隆粒子群优化算法在线整定自抗扰控制器的重要参数;并将克隆选择算法(clonal selection algorithm,CSA)融入到粒子群算法中,维护群体种类的差异性,解决PSO算法的缺陷问题.仿真实验结果证明:该控制策略使系统的稳态性能更好,并能提升系统的动态品质.     

基于威胁建模的PSO 在UAV 3 维航路规划中的应用

为解决无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)3维航路规划问题,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)进行无人机的3维航路规划.对无人机飞行环境中各种威胁进行数学建模,考虑了航程的影响,得出基于航路长度和威胁的航路评价函数.运用粒子群优化算法进行3维航路规划仿真测试,并提出了在天基信息支援下进行无人机二次航路规划的设想.仿真结果表明,该方法具有可行性.     

An Improved Particle Swarm Optimization Algorithm Based on Ensemble Technique

An improved particle swarm optimization （PSO） algorithm based on ensemble technique is presented. The algorithm combines some previous best positions （pbest） of the particles to get an ensemble position （Epbest）, which is used to replace the global best position （gbest）. It is compared with the standard PSO algorithm invented by Kennedy and Eberhart and some improved＇PSO algorithms based on three different benchmark functions. The simulation results show that the improved PSO based on ensemble technique can get better solutions than the standard PSO and some other improved algorithms under all test cases.     

基于改进粒子群优化算法的多阵地反舰导弹航路规划

为满足作战实际需要,在使用改进的粒子群优化算法基础上,提出?算法和振荡值理论作为约束条件构建 数学模型,以建立多阵地、多方向突击水面舰艇行动中导弹间建立时间、空间上的协同关系。结果表明：该模型计 算收敛速度快,能有效解决联合行动中导弹航路规划问题。     

基于改进PSO-LSSVM 的军用工程机械研制费用预测模型

针对传统参数法对装备研制费用进行预测存在的局限性问题,采用改进粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）对LSSVM模型进行改进,构建军用工程机械研制费用预测模型。运用2种优化策略改进粒子群算法,对种群初始化过程进行控制、克服粒子群算法易于早熟的缺点。用改进后的粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数和核参数,以获得更好的预测效果。预测结果表明：该费用预测模型运用于军用工程机械研制费用预测,明显优于传统预测模型,具有很好的预测精度和效率。