摘要：针对传统离散变量优化方法存在的目标函数测算次数多、收敛性不佳等问题,借鉴边际优化理论和模式搜索算法,设计了一种基于改进边际优化的离散变量优化设计算法。借鉴边际效用优化原理,通过引入周围单位步长空间的概念,在初始点选择、边际增量设计、禁忌搜索策略等方面进行了改进,并设计了变异操作以跳出局部最优。实例分析表明,所提算法能够快速准确地收敛到局部最优解,实现以尽可能少的目标函数测算得到问题的满意解或最优解,适合于求解高维离散变量优化问题和仿真优化问题。

摘要：为降低传统仿真优化方法所需的仿真次数,从而缩短仿真优化时间,提出了基于广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的仿真优化算法设计。首先,利用仿真生成一定数量的样本集,利用GRNN进行训练,得到初始回归曲面,并在该曲面上利用模式搜索算法找出全部可能的局部极小,由于可能会找到一些假局部极小点——噪声点,设计了剔除噪声点的方法,得到全部局部极小;在各局部极小点周围增补少量仿真样本,再次利用GRNN进行训练,得到新的回归曲面。重复增补样本,直到得到仿真优化的最优解。实例表明,所提方法能够有效降低所需样本的数量,实现仿真优化问题的求解。

摘要：为了提高区域航路网络结构的科学性、减轻飞行流量增长对网络运行带来的压力,提出了基于航路点布局的多目标网络结构优化方法。首先,考虑区域航路网络的组成要素,设计了反映网络综合性能的优化目标和约束条件以形成优化模型。然后,建立基于节点移动、融合、分解的航路点布局策略,进而给出优化模型的求解步骤,并利用NSGA-Ⅲ算法完成模型求解。最后,对北京飞行情报区部分区域航路网络进行仿真分析,结果表明,使用NSGA-Ⅲ算法得出的区域航路网络具有良好的综合性能。最优网络在满足约束条件的同时,保证了运行费用和非直线系数基本不变,并使得飞行冲突系数减少了10. 8%。可见,所提优化方法能有效提升区域航路网络的经济性、安全性和可行性,符合中国现行空域环境和管理体制。

摘要：为求得类似仿真函数的黑箱函数优化问题的全部局部极值点,提出了一种基于适应值曲面分析的新算法。首先,对适应值距离相关系数(fitness distance correlation,FDC)进行了改进,探讨了改进FDC指标与适应值曲面崎岖度的对应关系。在此基础上,设计了基于FDC的重复对分区域法(FDC based repeated split region,FRSR),对可行域依据崎岖度进行分解,得到满足崎岖度要求的若干子区间,并在这些子区间上依据FDC指标设置初始点,然后利用模式搜索算法进行寻优。通过对比FRSR法与传统的均匀分配初始点法以及其他现有方法,验证了FRSR法能够以较少的初始点得到全部局部极值,在速度上和解的质量上都优于传统方法。

摘要：针对传统A~*算法得出最优航迹为"折线航迹",增大了转弯处的航程和飞行时间,难以满足实际飞机飞行安全性需求,提出了一种基于"追踪"思想的改进A~*算法。该算法利用追踪模型的微分方程对航迹进行求解,得出较初始"折线航迹"距离更短的"曲线航迹",精确规划出最优路线,且能快速解决障碍规避问题。最后,以北京到成都、西安到上海等7条航线的航班为仿真算例,充分验证了所提算法的有效性。

摘要：针对多无人机在无源定位过程中协同动态规划航迹提高定位精度问题,提出基于演化深度神经网络的分布式动态航迹优化方法。首先将演化计算与深层前向反馈神经网络结合,设计基于演化神经网络的无人机协同无源定位动态航迹规划框架。以多无人机到达角(AOA)协同定位为例,利用定位过程中对目标估计的克拉美罗界(CRLB)生成最优训练集。通过无人机下一时刻与目标形成的相对构型作为系统学习的行为,从而得到下一时刻优化后的航迹点。实验结果表明,该方法相对于传统中心控制的无人机协同定位方法,具有更低的处理延时,能够以更短时间达到定位精度。