基于随机捜索与松弛方法的多卫星联合成像优化调度研究

单卫星成像重访周期长、覆盖范围有限,多卫星成像是解决此问题的一种有效途径。论文建立了多卫星联合成像调度问题的数学规划模型,提出了一种基于成像约束图最大权值路径搜索和次梯度优化的拉格朗日松弛方法,以获得该问题的紧致上界。论文提出了基于排序的成像任务序列卫星分配算法,以解决多卫星之间的成像任务分配,并基于随机爬山算法搜索最优成像任务序列,从而获得可行的多卫星联合成像优化调度解。仿真实验验证了所提方法的有效性。     

中继卫星任务规划调度概念建模研究

从结构化描述和形式化描述两方面对中继卫星(TDRS)任务规划调度概念建模进行研究。其结构化描述采用基于框架理论的结构化描述模板技术,形式化描述采用XML语言,同时研究了结构化描述模板向XML Schema的映射规则和方法。     

一种资源约束下的AUV编队系统动态任务规划方法

动态任务规划是协调复杂环境、自主水下航行器（AUV）有限资源以及动态任务之间耦合,提高编队协同能力的关键技术。针对资源约束下的AUV编队系统动态任务规划问题,提出了一种基于不公平度的资源均衡方法,兼顾资源均衡和效能最大2个目标,建立了基于合同网的多约束多目标任务规划数学模型,基于着色Petri网实现了系统的形式化建模/仿真/验证一体化。仿真结果表明,该方法能够有效地解决以效能最大为目标的资源选择原则导致的优者负载过重和以平均执行任务数为核心的负载平衡算法带来的任务等待时间延长问题,提高了系统的效能。     

基于遗传算法和分层任务网络的战术任务规划方法

针对给定约束条件下作战任务最优战术动作序列规划问题,提出一种将分层任务网络(hierarchical tasknetwork,HTN)与遗传算法(genetic algorithms,GA)相结合的HTN_GA战术任务规划算法。采用定性与定量相结合的方法,基于分层任务网络对战术知识进行建模,基于遗传算法对战术生成过程进行优化。分析了HTN_GA战术规划算法的可行性、完备性。实现了基于SEAD任务的无人作战飞机(uninhabited combat aerial vehicle,UCAV)战术任务规划,仿真结果证明了该任务规划算法的可行性和有效性。     

基于Q-learning算法的SAR导引头制导律设计研究

基于任务装订工作方式的传统空地SAR导引头存在模式固定、成像-打击交接班弹体约束高准确度要求、作战系统资源调配自由度低，无法满足雷达导引头智能化作战需求。针对该问题，提出基于全信息链条利用的强化学习智能制导律算法。该算法以雷达导引头当前位置和速度为输入状态，以导弹施加法向过载为动作空间，充分考虑到末制导弹载SAR成像视场角和前视跟踪打击脱靶量约束，以成像检测和跟踪打击脱靶量作为奖励函数。在连续的状态空间和动作空间中，雷达导引头能根据战场态势自主选择制导律动作。实验表明，所提算法可综合中制导单脉冲扫描、末制导聚束成像与前视跟踪打击弹体前倾角和曲线轨迹控制约束要求，并可根据目标成像结果合理调配SAR成像时间，提高打击目标识别准确率，具有一定的SAR导引头制导智能决策打击能力，并可灵活适应不同作战任务。     

基于GA-Q-learning算法的虚拟维修作业规划模型

针对虚拟维修环境中任务执行过程存在的不确定性和随机性问题,提出了一种基于Q 学习算法的作业策略规划模型,该方法将虚拟维修过程转化为选取不同动作参与状态转移的过程。在该过程中,采用试错机制和逆向求解的方法求解动作策略规划问题,并将任务特征匹配机制和顺序约束机制作为启发机制,保证策略学习过程中持续进化可行策略;在进化过程中,将动作因子赋予概率值,并采用遗传算法(GA)进化动作因子的概率分布,避免了策略学习过程中强化早期Q 值较高的动作,为求解虚拟维修的最佳作业流程提供了一种行之有效的解决方法。将该方法应用于轮式挖掘机虚拟维修训练系统中,仿真结果表明,正确的动作在作业策略迭代过程中均能够获得较高的Q 值,验证了方法的可行性和实用性。     

作战任务层次化分解方法

根据作战任务规划对任务分解辅助决策的迫切需求，提出一种基于效用筛选的作战任务多方案分解和优选框架。针对任务描述通用性差等不足，基于5W理论对作战任务进行规范化描述，实现对各类作战任务的通用化定量描述；针对任务分解影响因素和约束条件的复杂性，从任务场景、领域知识两个方面建立任务分解模型，将任务分解转化为多约束运筹优化问题；针对传统任务分解方法单一、分解方案优选手段缺乏等问题，设计一种基于效用筛选的层次任务分解方法，实现多套分解方案生成和筛选优化。以具体作战任务为例，对该方法进行验证。仿真实验结果表明，层次任务分解方法能够对生成的多套方案进行优选，最优概率达到90%以上，满足实际作战辅助决策需求。     

基于Petri 网的虚拟维修过程建模

针对维修过程中复杂的活动关系,提出一种基于状态机Petri网的虚拟维修过程建模方法。对维修过程中的约束关系进行描述分析,建立了维修过程逻辑网模型,表达出整个维修操作过程,并结合示例验证模型的合理性。该方法解决了装备复杂维修过程的建模问题,可为实际维修提供技术支持。     

基于WF-net 的卫星在轨测试过程建模

为解决卫星在轨测试过程建模问题,以导航卫星在轨测试为例,应用工作流网(workflow-net,WF-net)建立卫星在轨测试过程模型,描述卫星在轨测试活动过程及其逻辑关系,并应用遍历树算法对模型进行分析验证。分析结果表明:该模型不仅可形式化的描述在轨测试过程中涉及到的活动及其逻辑关系,还可动态分析在轨测试过程的逻辑性。应用工作流网对卫星在轨测试过程进行建模是可行的。     

基于遗传算法的成像侦察卫星调度问题研究

基于有效基因路径表示的遗传算法：先建立单颗成像侦察卫星调度问题的约束规划模型。采用路径表示方法,对成像任务调度序列对应的染色体进行编码。选择2个染色体作为2父个体。接着采用顺序交叉算子对2父个体进行交叉操作,得到2子个体。然后采用交换变异算子对2子个体进行变异操作,得到2新子个体,并与两个父个体进行比较,比较依据为适应度函数。根据染色体上有效基因的数量以及对应的成像任务的优先级,计算染色体的适应度函数,选择适应度函数值最大的2个体作为下一次遗传操作的父个体。若迭代次数达最大值,算法结束,否则重复算法步骤。     

复杂环境下分层递阶多航迹协同规划研究

针对复杂环境下多无人攻击飞行器(UCAV)、多目标协同规划的特点,提出了复杂环境下多UCAV协同规划分层递阶体系架构。该架构可以将长航时精确制导多UCAV协同规划问题分解为若干个相对简单的子问题,有利于该复杂问题的求解。随后对任务层、空间域、时间域分层方法以及迭代求解逻辑流程进行了论述。最后,明确了该体系所需要解决的各项关键技术。     

多UCAV协同任务规划技术研究

针对多UCAV协同作战的控制决策问题,提出了分层解决多UCAV协同任务规划的框架。重点讨论了在该求解框架下的多UCAV协同任务分配模型,然后利用遗传算法在费效比最低的原则上对模型进行了仿真计算。仿真结果表明：该方法在保证任务分配实效性的同时提升了分配的效果。     

水下平台三维航路多约束多指标规划的蚁群策略研究

为综合考虑各类约束因素和综合性能指标的实际需求,克服传统的单性能（航程）指标优化和地形障碍约束的局限性,从安全性、隐蔽性、快速性角度实现三维海洋环境要素的充分运用,提高三维航路规划算法的有效性和适用性,设计了水下平台三维航路多约束多指标规划的蚁群策略。引入了栅格模型对三维海洋空间环境进行描述;充分考虑了水下平台性能、地形、海洋环境以及任务约束,构建了三维航路蚁群规划策略,设计了多约束启发函数和多指标评价函数;对算法进行了仿真验证。结果表明,该算法充分考虑海洋环境要素影响,基于多约束启发函数和多指标评价函数,通过灵活设定规划系数,实现不同性能指标、不同任务约束的三维航路规划,能够较好地符合水下平台的航行需要。     

基于星间链路的卫星导航系统星地业务信息传输规划调度方法研究

星间链路是现代卫星导航系统的主要技术特征之一。针对星间链路条件下卫星导航系统业务数据传输规划调度问题,设计了一种规划调度数学模型,并在此基础上提出了启发式规划调度方法。基于北斗三号卫星导航系统的场景设置,对该方法进行了仿真验证。仿真结果表明：启发式规划调度方法能在北京、新疆和海南3个地面站组成的区域监测网条件下成功实现卫星导航系统30颗卫星的业务数据传输规划调度,调度结果满足卫星导航系统任务需求;各任务周期内平均需要地面站天线15.375个,且绝大部分地面站资源利用率超过70%.     

基于STCN 的机动岸导与航空兵合同对海突击时间规划

为增强对海突击作战的整体效能,提出一种基于简单时间约束网络(simple temporal constraint network,STCN)的突击任务时间规划方法.根据STCN的定义,建立多火力打击任务的STCN模型,借鉴图论相关知识,将STCN网络转化为有向加权图形式,利用Floyd算法处理权值矩阵,进行一致性检验和时间规划方案求解.实例分析结果表明:该方法实现简单、行之有效,可以使多个火力打击任务紧凑有序、不冲突地执行.     

多平台舰舰导弹饱和攻击几个协同问题与模型

针对组织多平台舰舰导弹饱和攻击协同筹划难的问题,运用作战任务规划理论,划分舰艇编队协同任务层次,确定协同任务指标,给出协同约束条件。在此基础上,建立多平台舰舰导弹饱和攻击协同任务分配模型与舰舰导弹时间、空间和频率的协同模型。方案实例仿真结果表明了协同模型的可行性和有效性,可为指挥员组织反舰导弹协同饱和攻击提供决策参考。     

面向任务的作战单元携行备件配置优化方法研究

备件是作战单元的重要保障物资,能够使故障设备迅速恢复战斗力并投入作战使用。提出一种基于等效寿命转换的冗余系统备件需求计算方法,根据可修备件控制理论,以任务成功概率为目标函数,建立了基于多阶段任务的携行备件动态配置模型,通过引入拉格朗日约束因子,提出了多约束条件下的备件方案优化方法。通过算例,对结果进行了分析,计算得到的携行备件方案能够满足所有约束条件,并且与ExtendSim仿真结果之间的偏差小于3%,验证了该模型的正确性,为面向任务的携行备件优化提供了一种解决思路。