摘要：针对海洋一号卫星观测任务规划需求,提出并实现了基于遗传策略的任务规划框架,解决了卫星实际使用中成像任务受卫星其他业务影响的多类型约束成像规划问题。基于海洋一号卫星实际规划业务要求,对任务规划约束和优化目标建立数学模型,提出了由预处理、窗口约束处理和组合约束处理与优化组成的三阶段规划框架。设计了多约束任务规划优化目标函数,并利用交叉、变异和种群选择等遗传机制对优化问题进行了求解。基于海洋一号卫星实际观测需求数据,对提出的算法进行了有效性和性能验证,结果表明本算法能够给出满足多类型约束的观测规划方案,并在观测时间、观测覆盖率等方面较其他策略有显著提升。研究结果表明通过优化目标函数的设计遗传算法能够实现复杂约束条件的成像规划求解,算法框架可为与海洋卫星具有相似业务特点的对地观测规划系统设计提供借鉴。

摘要：针对无人驾驶车辆仅采用转向主动避撞控制策略难以应对复杂交通环境的问题,提出了一种基于非线性模型预测控制的变道轨迹规划与跟踪控制方法,实现了无须预先定义轨迹的实时轨迹规划。首先,分析了在高速公路上需要进行变道的场景,针对车辆在变道过程中不仅涉及横向位置的变化而且还与纵向速度有关的问题,建立了车辆横向和纵向联合非线性预测车辆模型;然后,基于模型预测控制算法可以考虑各种复杂约束、非线性等前提以实现系统性能最优控制的优势,设计了基于非线性模型预测控制(NMPC)的变道避撞控制器;最后,利用Matlab和Carsim联合仿真平台对所提方法进行了验证。仿真结果表明:所提出的方法不仅可以使车辆在复杂交通环境下成功地进行变道,而且能在变道过程中保持车身稳定、变道轨迹平滑。

摘要：机翼结构需要同时满足强度、刚度、气弹和设备安装等要求,布置多个外挂设备的机翼结构设计约束更加复杂,传统方法难以得到最优方案。本文提出了通过约束机翼剖面弯曲刚度和扭转刚度来控制气动弹性的方法,研究了稳定性和位移敏度计算理论,结合工程准则法和数学规划法,搭建了适用于复杂布局机翼结构的多约束优化流程,以国产结构分析软件HAJIF为平台进行了程序实现,并结合工程机翼案例进行了方法验证。优化结果表明,本文方法能够以静力分析模型为基础,同时考虑强度、刚度和稳定性等多种约束形式,在有限计算机时内给出最优设计方案,具有一定的工程应用价值。

摘要：声学阵列波束形成器的阵增益、旁瓣级、稳健性等多个指标相互关联,对于包含加权向量范数约束和旁瓣控制的高增益波束优化设计问题,针对传统的内点法波束优化算法硬件实现困难及计算复杂度大等问题,提出了多约束交替迭代求解方法。通过引入辅助变量将范数约束和旁瓣约束解耦合,进而将多约束优化转化为两组单约束优化问题。给出了优化子问题的解析或近似解。理论分析表明,与现有内点优化算法相比,所提方法计算量较小,单次迭代复杂度仅为变量及约束个数的二次多项式。采用仿真和实测的阵列流形验证了设计效果,结果表明所提方法可实现旁瓣级,阵增益和稳健性等多个波束设计指标的合理折中,计算精度与二阶锥规划算法相当,但计算量更小。

摘要：针对传统优化方法需要频繁调用仿真模型的弊端,提出基于非自适应采样和稀疏响应面方法的麦弗逊悬架多约束优化方法。基于ADAMS软件构建了麦弗逊悬架模型,通过灵敏度分析确定6个设计变量;在设计空间内进行一组60个非自适应采样,以车轮跳动试验中四轮定位参数的变化值作为响应值;构建了4个约束稀疏响应面和1个优化目标稀疏响应面;采用序列二次规划方法进行优化求解。结果表明,目标函数值由5.917°降低至3.158°,较Kriging模型方法多降低9.5%。

摘要：分布式雷达是近年来国内外广泛关注的一种新体制雷达,具有机动性强、成本低、可靠性高等优点。但是由于分布式雷达节点的稀疏布置,容易产生栅瓣、高旁瓣等问题,严重影响雷达系统性能。本文基于多约束遗传算法提出了一种分布式雷达节点位置优化方法。该方法首先基于约束最小间距对节点位置进行实值映射编码,并对遗传算法的种群进行初始化,然后对种群进行先增广后收缩的选择处理,再根据自适应概率进行交叉和变异处理,最后经迭代实现分布式雷达节点位置的优化设计。该方法不仅能够有效抑制系统栅瓣,还能够满足多约束需求显著降低系统旁瓣电平。与已有方法相比,该方法简单易行、全局搜索能力强。通过仿真验证了所提方法的有效性和稳健性。

摘要：研究了旁瓣约束下的期望主瓣幅度逼近问题,其包含双边绝对值不等式结构,为非凸波束设计问题。针对传统的多约束优化算法难以处理非凸结构,提出了两种迭代算法。一种对原优化问题作局域线性近似,将非凸约束转换为仿射约束,进而迭代局部二阶锥规划问题求解原问题。另一种通过引入辅助变量构建增广拉格朗日函数,将加权向量与各约束解耦合,交替迭代求解关于原变量、主瓣辅助变量与旁瓣辅助变量的三个子优化问题以给出初始非凸问题的解。针对子优化问题,通过灵活运用拉格朗日乘子技术构建了低复杂度求解方案。采用仿真和实测阵列流形验证设计效果,结果表明,所提两种迭代算法可实现主瓣幅度逼近,合成平顶波束图,且对阵型无依赖性。交替迭代法耗时显著低于迭代二阶锥规划法。

摘要：高层住宅区布局设计需满足防火、日照等多项建筑规范,同时存在地块轮廓不规则、地块带有水体等多种设计场景。针对这一多场景多约束的目标优化问题,本文提出基于深度强化学习的高层住宅自动布局方法。将建筑规范进行抽取并设置为强化学习框架下的奖励函数。建筑单体作为智能体,通过与场景直接交互,累积不同建筑布局及相应奖励值,并据此自主学习移动策略,从而实现多约束条件下建筑布局的自动优化。最后,通过多个真实地块的案例设计验证了本方法在缩短设计时间、输出方案的适用性及复杂周边环境上的优势。

摘要：针对建筑空间管路布局约束多,难以定量分析设计中多指标冲突的问题,提出一种基于改进蜂群算法的建筑空间管路布局优化设计方法。首先,构建三维建筑管路布局模型,以管路总能量值(长度、弯头数量等)、管路避障等为优化目标,构建多约束目标函数。然后,针对传统蜂群算法容易陷入局部最优和难以保证种群多样性的问题,提出基于Levy飞行策略的改进人工蜂群算法,进行多约束下的建筑管路布局优化求解。所提算法在雇佣蜂的搜索阶段,引入Levy飞行策略,根据上一蜜源的能量值及迭代次数自适应调整更新步长,从而提高全局搜索能力并加快收敛速度。实验表明,所提方法比传统蜂群算法不仅在整体探索能力上得到了提升,而且得到的管路路径长度更短、弯头更少、能量值更低,能够满足真实建筑环境中理想管路自动布局的要求。

摘要：针对面对称中高升阻比飞行器再入攻角的优化问题,从工程角度系统分析了升力再入攻角优化问题的多种约束,基于平衡滑翔条件结合失速攻角、初始再入攻角和平衡滑翔攻角等,得到了再入段飞行的攻角设计空间,并给出了再入攻角剖面设计的具体可行方法。所提出的设计方案可用于快速选定满足各种过程约束的速度-攻角剖面;将该攻角设计方法应用于覆盖区优化问题,在继承已有方法的快速求解速度下,仿真结果及对比表明所规划的攻角剖面具有与直接法相似的最优性。