基于SAPSO算法的群桥水域航路规划

针对群桥水域航路规划问题,分析群桥水域特征,建立群桥水域航路代价模型,运用模拟退火粒子算法(Simulated Annealing Particle Swarm Optimization,SAPSO)对不同维数的航路规划模型进行求解,证明SAPSO算法在解决群桥水域航路规划问题方面的适应性。对比分析不同维数模型的求解精度、收敛速度及其航海实践意义,结果表明:在维数较低的情况下,规划航路精度相对欠佳,但能运用于航海实践;在维数较高的情况下,规划航路精度较高,但仍需对规划结果作进一步优化。     

粒子群算法在巡航导弹航路规划中的应用

基于最小威胁曲面的概念,将三维航路投影到二维平面上,从而使巡航导弹的航路规划过程从三维空间映射到为二维平面内进行,分别建立了航路的威胁模型和代价模型,应用粒子群算法在进行航路寻优,介绍了航路寻优的流程并进行了仿真验证。仿真结果表明,粒子群算法能够有效地解决巡航导弹的航路全局寻优问题。     

无人机航路规划

无人机的任务规划系统是无人机有关技术的一个重要内容,它为无人机的行动指明方向和分配任务.而航路规划则是任务规划系统的重要的组成部分.介绍了无人机的任务规划系统,指出无人机航路规划的流程,并就航路规划实现的步骤以及所使用的常见算法进行了介绍.     

基于量子行为粒子群算法的可测试性设计方法

将量子行为粒子群算法用于复杂电子设备测试点选取问题中.该算法以最少的测试点、测试代价和最大的故障隔离率、检测率为目标定义粒子适应度函数,保证了算法的全局最优性能.仿真结果表明,与其他算法相比,量子行为粒子群算法提高了测试点选取的效率,能较好的保证其算法全局最优性能,为粒子群算法的改进和多目标优化问题提供了新的思路.     

一种提高粒子群算法优化性能的方法

针对粒子群优化算法在解决控制领域优化问题时存在的不足,文章在现有粒子群算法的几种改进方法分析的基础上,提出通过控制算法位置和速度的初始化策略,来提高算法的收敛速度、精度和成功率,该方法适用于各种粒子群改进算法。最后,通过两种改进后的粒子群算法,采用初始化策略对典型单峰函数和多峰函数进行实验测试,结果表明,该方法可以有效提高两种改进粒子群算法的搜索成功率、收敛速度和准确性。     

改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划

为了提高对舰船三维路径规划和协同调度能力,提出基于改进粒子群优化算法的舰船三维路径规划方法。采用视点模型跟踪方法实现对舰船三维路径移动任务规划设计,获得舰船的方位信息编队任务分布特征量。通过改进粒子群仿生算分获取虚拟刚体状态约束特征值,结合方位信息编队移动分布情况,实现对目标舰船编队的形成、保持与跟踪识别。通过对舰船目标三维参数估计结果,实现对舰船的路径规划。仿真结果表明,采用该方法进行舰船三维路径规划的空间规划能力和参数能力较好,能准确估计舰船位置和空间方位信息。     

蚁群算法在巡航导弹航路规划中的应用

针对巡航导弹的航路规划问题,提出了一种应用蚁群算法在连续空间中的航路搜索方法,并进行了仿真验证.建立了将数字地图和战场环境信息转化为航路搜索空间的航路代价模型,通过一元多项式函数逼近航路的水平投影将航路搜索问题转为求解连续空间优化问题,而后将蚁群算法拓展到该问题的求解.仿真表明,蚁群算法可以在连续空间的航路规划中得到较好的搜索效果.     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

基于AQPSO算法的圆碟形水下滑翔机路径规划

为解决复杂海洋环境影响下圆碟形水下滑翔机的路径规划问题,采用多黏性Lamb涡叠加方法模拟洋流环境模型。以最小能量消耗为优化目标,结合B-spline方法生成光滑的曲线路径,采用自适应性基于量子行为的粒子群优化算法对圆碟形水下滑翔机的路径选择进行优化求解。将该算法与粒子群优化算法和基于量子行为的粒子群优化算法相对比,仿真结果验证了各算法在求解航行路径问题方面的有效性。此外,基于能耗最优原则分析各算法的适用性。     

基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法

针对船舶路径规划过程中存在多个目标的问题,将船舶路径规划转化为多目标优化问题,提出一种基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法。研究建立以船舶航路安全性、平滑度及航程为优化目标的数学模型,并设计改进NSGA-Ⅲ求解模型。在种群初始化过程中,引入一种基于有向无环图的种群初始化方法。在种群进化过程中,引入安全算子、平滑算子、最短路径算子及快速修复算子以提高算法收敛速度。试验结果表明,基于改进NSGA-Ⅲ的船舶路径规划方法提高了规划效率,能够得到较好的规划结果。     

变尺寸装箱问题的迭代/贪婪动态规划算法

针对船舶建造中管材切割规划这一类特殊的变尺寸装箱问题,提出了一种迭代贪婪/动态规划算法(IGDP)并对其进行求解。首先,提出了求解子集和问题的贪婪操作与动态规划的组合解法。然后,基于贪婪操作与动态规划的组合解法实现对整个问题的构造启发式求解,并且通过迭代的拆箱/再分配操作提高了算法的局部搜索能力。最后,通过8个算例的仿真实验,对所提算法与现有算法进行了性能比较。结果表明:IGDP的性能优于现有算法,且具有可以接受的计算耗费。     

基于Memetic算法的动态武器目标分配问题研究

考虑时间和空间的影响,动态武器目标分配是一个复杂的问题。针对时间和空间对武器目标分配过程的约束,建立了动态武器目标分配数学模型;提出了一种Memetic算法来解该问题,采用遗传算法作为全局搜索策略,模拟退火算法作为局部搜索策略,根据Any-time算法的特性,设置了一种有限时间元级控制策略来响应分配动态过程。最后,通过仿真实例,验证了该算法的有效性和实用性。     

船用电站柴油机调速系统“模糊＋积分”（FI）控制算法的匹配处理

柴油机数字式电子调速系统的“模糊＋积分”控制算法与传统的ＰＩＤ控制算法相比有明显的优点,本文就此算法中模糊控制和积分控制的匹配问题提出了一种处理方法,仿真计算和试验研究验证了这一匹配处理方法是可行的。     

鱼雷拖曳线列阵及其目标方位跟踪算法研究

使用拖曳线列阵可以有效提高自导鱼雷远程搜索目标的能力,而能否精确跟踪目标方位将直接影响到鱼雷的实战效果。本文首先研究了一种鱼雷用拖曳线列阵自导系统的组成原理及实现方法,然后研究了一种子空间跟踪算法,并在此基础上提出了一种自适应Root-MUSIC算法,该算法可用于对时变的信号波达方向进行实时跟踪估计。仿真计算结果验证了该算法具有很好的跟踪效果。     

整数规划PSO算法在备件优化配置中的应用研究

备件优化是提高装备可靠度的有效途径，以一般微粒群（PSO）算法为基础，根据备件优化的特点，提出求解整数规划问题的PSO算法。建立费用约束条件下的备件配置的优化模型，并给出了求解方法。结合算例，验证了方法的有效性及实用性。     

Analysis of the continuous berth allocation problem in container ports using a genetic algorithm

The optimal usage of berths plays a key role in raising the efficiency of container terminals. The berth allocation problem in a container terminal is defined as the feasible allocation of berths to incoming ships such that the total time that elapses between the arrival of the ships to their exit from their berths is minimized. In the transportation literature, the latter problem is usually formulated as a mixed integer programming model. Optimization methods, like the branch and bound algorithm, are efficient ways to solve this model but become absolutely unusable when the size of the problem increases. An advanced search method such as GA may be suited to such a situation. In this paper, a genetic-based algorithm is proposed for the problem. Computational results for two test problems (a small and a large-sized problem) are also presented. The results from the small test are also compared with the results obtained from the branch and bound algorithm.     

基于量子遗传算法的TDOA定位技术研究

为了解决TDOA定位估计中遇到的非线性最优化问题,提出了一种联合使用Chan算法和量子遗传算法的混合定位算法,采用二进制量子编码和量子旋转门更新个体,针对TDOA方式进行最佳坐标搜索。仿真结果表明,该算法性能稳定,能找到全局最优的解,相对于Chan算法精度更高,相对于遗传算法有更快的收敛速度。     

一种基于增量定位的移动信标辅助节点定位算法

针对网络中可能有少量节点难以接收足够定位信息的情况,提出一种基于增量定位的移动信标辅助节点定位算法。该算法初步考虑节点之间的协作,选取部分节点对接收信息进行转发。仿真结果表明,在移动信标的路径长度和通信半径不变的情况下,该方法可获取较高的定位覆盖率,适用于信标路径间距较大的场合。     

基于改进粒子群算法的船舶排样问题研究

提出了一种改进的粒子群算法来解决船舶排样问题。该算法将混合蛙跳算法的分组思想引入简化粒子群算法中,粒子能够利用更丰富的信息进行更快地收敛。船舶排样零件形状虽多为不规则图形,但它可以转化为矩形件后再进行排样。剩余矩形排样法是解决矩形件排样问题的一种较好的启发式算法,它既满足BL条件又符合BLF算法的思想,这样就能够对排样过程中产生的空白间隙进行填充,保证了较高的板材利用率,有利于找到较优解。用此算法结合剩余矩形法对2组矩形件进行排样,达到了90%以上的利用率,均优于对比文献,表明了本文算法的有效性。     

基于改进遗传算法的集装箱装载优化问题研究

在考虑一些实际应用中的约束条件下,提出一种船用集装箱装载优化问题的改进遗传算法。实例仿真结果说明该算法的有效性和实用性,可以直接在实际中应用。