机器人运动规划方法的研究

针对路径规划以及碰撞检测这一研究的重点问题,提出了G-空间法、人工势力场法、遗传算法等。序列规划问题一般转化为旅行商问题来求解。在综合现有序列规划和路径规划方法的基础上,提出两种机器人运动规划算法：基于任意路径的运动规划算法和基于直线路径的运动规划算法,思路简单,能对各种机器人工程任务进行运动规划。     

多约束下多无人机的任务规划研究综述

高度信息化的发展使得无人机作战优势凸显。准确的无人机任务规划技术是完成给定任务的重要保障。任务分配、路径规划是构成无人机任务规划技术的两个核心部分。基于该技术,首先讨论了无人机任务规划的发展状况、分类标准、体系结构。其次,分别详细介绍了影响任务分配、路径规划的重要指标,如分类标准、约束指标、相应模型、代表算法、评价指标等,然后,分别分析对比求解任务分配的启发式算法、数学规划方法、随机智能优化算法的优缺点和求解路径规划的数学规划方法、人工势场法、基于图形学法、智能优化算法的优缺点;最后,总结了无人机任务规划存在的开放性问题、未来发展方向和研究重点。     

交通路网最优路径的搜索仿真研究

在道路状况日趋复杂的今天,交通路网中两点之间的最短路径已经不再是人们驾驶所需要的最优路径。传统路径规划方法存在考虑路径规划影响因素过于单一以及搜索效率过低的问题。在路径规划问题中缺少一种在多约束条件下的具体方法来实现交通路网中最优路径的高效搜索。针对上述问题,提出一种基于AHP层次分析法的改进Dijkstra算法。该算法在保有经典Dijkstra算法准确性的基础上,考虑了多种约束条件并大大提升了搜索效率。仿真结果表明,这种基于AHP层次分析法的改进Dijkstra算法具有良好的性能,能够满足当前路径规划问题的要求。     

帆船直线航行比赛最优路径动态规划方法研究

针对帆船直线航行比赛的赛场情况,提出一种基于模糊综合评价和动态规划理论的帆船直航训练最优路径动态规划方法.首先以模糊逻辑为基础,建立帆船相对于目标点的隶属函数,并以此描述帆船的当前位置和方向信息;然后综合考虑行驶速度和接近目标点两个因素,建立综合评价函数,并以航道宽度为限制条件,利用动态规划原理分阶段进行航向决策.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

提高卫星服务寿命的任务规划方法研究

基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证.     

面向深空探测任务的实数遗传编码多星任务规划算法

针对面向深空探测任务的多星任务规划问题,综合考虑卫星对目标时间窗口、卫星姿态机动以及工作能耗等约束条件,建立了面向深空探测任务的多星任务规划问题模型,针对常规01编码在进行大规模卫星任务规划时,存在的编码长度过长等问题,提出了一种基于实数编码方式的遗传算法,以求解面向深空探测的多星任务规划问题.该算法采用了一种以目标为染色体的实数编码方式,相比传统的以时间窗口为染色体的01编码方式,缩短了染色体长度,可有效提高算法的求解效率.通过仿真算例分析,验证了基于实数编码的遗传算法对求解多星任务规划问题的正确性、合理性和有效性,并将其与基于传统01编码方式的遗传算法进行对比分析,其结果表明基于实数编码方式的遗传算法在寻优能力和计算速度上具有明显优势,这为求解面向深空探测任务的多星任务规划问题提供了一种新的思路和方法.     

一种应急救灾飞艇部署与规划方法研究

飞艇具有高分辨、大覆盖、可定点观测及可快速部署等特点。开展应急救灾飞艇快速部署与规划研究能够减少灾害现场监测盲目性,提升救灾科学决策能力,是任务规划领域研究的热点问题之一。提出了一种应急救灾飞艇快速部署与规划新方法,综合考虑飞艇部署与规划问题,建立了基于信息熵的飞艇最优化部署模型,并在此基础上,提出了一种最大执行任务的约束满足任务规划算法,引入相容性矩阵和遗传算法,开展算法求解,降低规划复杂度。最后通过仿真实验,验证了所提方法的有效性。     

基于环境风险的自动驾驶局部路径规划算法

针对结构化道路局部路径规划问题，提出基于实时环境风险场的自动驾驶局部路径动态规划框架，首次将局部路径规划问题细化为车道决策和路径规划两部分。针对车道决策部分，提出基于行车风险场及安全距离的车道决策算法，能够在保证驾驶速度的同时，确保自车始终处于低风险驾驶环境，以提高其安全性。在换道路径规划部分，提出基于换道时间均匀采样的候选路径生成算法，以及综合考虑换道即时性、速度平滑性、路径平顺性以及舒适性的代价函数，实现最优路径规划。在单车道路径规划部分，提出综合考虑安全性、平顺性以及连续性的代价函数，实现路径以及速度的合理、安全动态规划。实验验证表明，所提出的局部路径动态规划框架在设定的结构化道路局部路径规划任务中，能够规划出低风险、高效率、安全合理且平顺的行驶路径并给出安全规划速度，证明了所提出的局部路径动态规划算法的有效性。     

基于综合改进RRT算法的无人机三维航路规划

针对复杂飞行环境下的无人机三维航路规划问题,提出了一种基于快速扩展随机树(RRT)的综合改进航路规划算法.根据实际复杂任务环境,建立三维任务空间模型,并考虑无人机性能约束;通过引入基于概率的启发式策略引导节点扩展方向,加人贪婪策略提高终点扩展方向节点生长速度;提出动态引力步长策略在保证节点搜索概率完备性的同时,降低节点扩展方向的随机性;设计平滑度优化方法改善规划航路曲折问题.仿真结果表明,综合改进RRT算法整体性能较好,具有良好的避障特性.     

星地时间同步任务规划综合评价技术研究

星地时间同步是导航定位系统的重要组成部分,准确评价星地时间同步任务规划的好坏,是卫星方案设计及优化提高卫星导航系统运行效率的基础。针对导航卫星星地时间同步任务规划评价问题,建立了基于任务、资源、性能的多层次评价指标体系,构造了通用的综合评价框架,最后通过仿真验证了方法的可行性,为导航系统的顶层设计与地面资源配置优化提供决策支持。     

容错调度算法中反向调度与正向调度性能分析

分析了软件容错模型中的BCE容错调度算法,针对该算法中的反向调度和正向调度两个过程,给出了RMB、DMB、EDFB 3种反向调度算法和RMF、EDFF 2种正向调度算法,指出了反向调度和正向调度相互协调的特性。将各种算法在BCE算法中进行模拟,结果表明EDFF正向调度算法能够与3种反向调度算法更好地协调,从而获得比RMF正向调度算法更高的调度性能。模拟结果表明,3种反向调度算法在BCE算法中的性能相近。得出RMB(或DMB)反向调度算法与EDFF正向调度算法的组合较适用于软件容错模型的结论。     

基于信任机制的网格资源调度算法

针对目前网格资源调度中忽视信任机制的缺陷,在行为信任模型和能力信任评估的基础上,提出一种信任驱动的资源调度算法TDS。该算法同时兼顾了性能QoS和信任QoS。仿真实验结果表明,TDS算法与传统的基于性能QoS的算法和基于信任QoS的算法相比,在最小完工时间和服务请求提交成功率方面具有较好的性能。     

操作系统微内核技术研究*

文章介绍了作者在过去5年中在微内核技术上所做的工作.给出了3个算法.① 通过将任务调度和线程调度算法相结合的方法，来解决单纯以线程为单位的调度系统的效率和公平性问题；② 一个改进的写时拷贝算法，它结合写时拷贝算法和访问时拷贝算法的优点，来解决写时拷贝算法在I386体系结构上的适应性问题；③ 提出了一个微内核操作系统计时模型，它解决了传统计时算法在微内核系统中计时不准确的问题.     

一类特殊的非抢占式周期任务的调度方法

现实世界中针对许多任务的资源调度分配和使用具有时效性,对该类任务的调度问题目前的研究还较少。针对此类调度问题,分析其特点,明确其与已有调度模型研究问题的区别,提出新的非抢占式周期任务调度模型,并证明了该类问题为NP完全问题。在此基础上,给出了一种求解最优解的模式剪枝算法,以及一种求解近似解的快速求解算法。相关实验表明,提出的两种算法能够针对不同的需求场景分别对调度问题进行高效求解。     

TD_Max-min:信任驱动的网格任务调度新算法

利用信任机制的概念,对传统的Max-min调度算法进行改进,提出一种信任驱动的网格任务调度算法——TD_Max-min。在相同的假定条件设置下,将其与现有的TD_Min-min算法和TD_Sufferage算法进行仿真和比较研究。结果表明,信任驱动的网格调度算法不仅优于传统的基于时间的调度算法,而且当具有强信任关系的任务数量大于弱信任关系及无信任关系的任务数量时,TD_Max-min算法的调度性能明显优于TD_Min-min算法。     

一种基于扫描线的传感器节点调度算法

系统生命期对无线传感器网络至关重要。在保证监控性能的前提下,通过调度传感器节点,使得部分节点工作,部分节点休眠,可以有效延长系统生命期。现有调度算法的性能不是很好,该文提出了一种基于扫描线的传感器节点调度算法,该算法将节点的监控区域近似为一组扫描线,通过这些扫描线判断是否为冗余节点。仿真实验表明,此算法的性能良好,调度得到的活动节点数约为现有算法的91%,平均覆盖度约为1.84。     

多种群变换遗传算法及其在优化调度中的应用

提出了一种基于多种群思想的遗传算法,研究了种群数目对收敛速度的影响及确定原则,设计了适合连续离散规划问题求解的交叉与变异算子以及评价函数参数,通过与一般遗传算法比较、统计计算及对某载重轮胎厂生产调度系统仿真,表明该算法的收敛速度有很大提高,并能够很好解决连续与离散状态并存和规模较大的一类混合生产过程的调度问题。     

一个新的相关任务调度算法

现已有许多调度算法在某些特定条件下能产生最优调度。Darbha和Agrawal提出的TDS算法能产生最优调度，其最优条件比较苛刻，实用性不强。Park和Choe提出一种扩展调度算法（Extended TDS），虽然其最优条件比TDS算法的约束条件宽松些，但在任务数较多时难以满足，并且形式过于复杂。因此，本文提出一种能产生最优调度的新算法，该算法既考虑合并其它父任务以减少通讯时间，同时尽可能少地合并其它任务，从而尽量减小任务的启动时间。该算法不仅最优条件简单、宽松，而且具有与TDS算法相同的时间复杂度O（v^2）。     

求解Job Shop调度问题的混合蚁群算法研究

为了解决单一算法求解Job Shop调度问题存在的不足，该文提出了一种混合算法，将蚁群算法用于全局搜索。针对蚁群算法易于陷入局部最优的情况，提出了一种基于关键工序的邻域搜索方法，将使用此邻域搜索方法的TS算法作为局部搜索策略。利用TS算法较强的局部搜索能力，提高了蚁群算法的优化能力，达到改善Job Shop调度问题解的质量。实验结果表明，混合算法在较短的时间内，找到了FT10、LA24、LA36等典型benchmarks问题的最优解，得到的makespan的平均值较并行遗传算法(PGA)和TSAB算法均有所提高。     

基于无线网络的混合业务资源调度算法

WCDMA系统混合业务下的资源调度算法要区分业务以保证用户的服务质量(QoS)。基于此,在研究最大加权延时优先算法(M-LWDF)的基础上通过引入QoS监测机制提出一种保证混合业务服务质量的资源调度算法,在业务调度中同时考虑时延优先级和吞吐量优先级,并采用传输时延保证的资源分配准则。仿真结果表明,该算法在时延和吞吐量水平上要优于已有的调度算法。