三轴稳定卫星点目标观测任务优化调度技术

首先进行了三轴稳定卫星观测问题的背景分析,建立了相应的数学模型,进而提出了一种基于遗传算法和模拟退火算法的混合遗传算法,通过多个仿真算例验证了其有效性,并与模拟退火算法的运算结果进行了比较分析,结果表明其运算速度和全局寻优能力均优于单独使用模拟退火算法。     

不确定性条件下的深空探测器观测调度

以不确定性条件下的深空探测器观测调度问题为研究对象,首先分析了深空探测任务的背景特点,指出深空探测活动具有高度不确定性,进而全面分析了深空探测器观测调度中的不确定性因素,提出了基于鲁棒调度和动态重调度的深空探测器调度体系,并针对其中的动态重调度单元进行了深入研究。详细设计了改进的混合动态重调度策略和基于群体智能的深空探测器动态重调度方法,最后提出了基于时间成本、效率和稳定性的重调度性能评价体系。     

基于任务开始时刻的天地基测控资源调度模型

分析了天地基测控资源的特点和高中低轨道航天器测控需求,以任务可能开始时刻作为调度决策变量;考虑了航天器用户方和测控设备管理方的测控要求,以最大化测控任务满足率和测控设备利用率加权和为调度目标,建立了天地基测控资源调度模型;采用了基于拉格朗日松弛算法的调度策略。仿真结果表明,模型及算法对解决天地基测控资源调度问题是可行的。     

发酵过程调度问题的约束指导模拟退火算法

针对实际的发酵生产过程,构造了基于STN(状态任务网)的MILP(混合整数线性规划)优化调度模型．提出了根据模型解的分析,利用约束作为指导而启发式地产生新解的约束指导模拟退火算法求解该模型,避免了不可行解的产生,加快了算法的收敛速度,提高了解的质量．使用该方法构成的生产调度系统已在实际制药企业实现．     

物流配送中心车辆调度模型与遗传算法设计

对带时间约束的物流配送中心车辆调度问题，采用混合整数规划方法进行建模，分析了该模型用精确算法进行求解的复杂性，指出对实际问题若完全采用精确算法求解往往达不到实时响应的要求，提出了遗传算法与启发式算法相结合的求解方法，将该问题分解为车辆分配和单一车辆路线安排两个相互关联的子问题进行求解，仿真结果表明，该算法是很有效的。     

基于两阶段启发式算法的多场桥作业调度研究

场桥作业调度对集装箱码头整体运营效率具有重要影响。在分析多台场桥协同作业的基础上,考虑场桥实际作业中不可相互跨越与安全距离等特有约束,建立了场桥作业调度问题的混合整数规划模型。针对模型求解的复杂度,设计了两阶段启发式算法,最后通过数据实验对模型与算法的有效性进行了验证。     

航天器自主规划系统分析与设计

首先提出了一种包括规划与调度、执行以及执行监控与故障诊断的航天器自主控制系统。在此基础上,重点针对航天器分系统众多、组成复杂、知识表示困难的特点,提出了基于分层结构的航天器自主规划与调度系统的设计方法。该方法能够有效地表示和管理航天器的相关知识,并能根据给定的高级任务目标,结合自身状态进行推理,搜索出合理的指令序列,当发生故障或其他紧急情况时,能够进行重规划。     

考虑干涉和优先度的多目标岸桥调度策略

针对岸桥调度问题的特性,分析了岸桥支援对提高港口整体效率的影响,建立了包含任务之间优先关系和岸桥之间不可交叉性和安全等条件的多目标混合整数规划模型,提出了一种启发式求解算法,验证了在一定时间内,启发式算法可以得到较优的可行解。而QCSP单目标和多目标计算结果表明,减少岸桥等待和移动时间,有助于岸桥更好地支援邻近船舶,加快港口整体运作效率,提高港口竞争力。     

筒仓煤炭码头配煤与装船调度问题研究

煤炭出港是煤炭下水港最重要的作业环节之一,相比于传统露天堆场,筒仓生产线在环保、高效、自动化上均有显著优势。由于煤炭码头配煤等生产工艺的要求,筒仓线在生产中还需满足配煤作业同步、装舱与轮次顺序约束、筒仓容量限制等特殊约束。通过梳理配煤码头筒仓生产作业与装船流程协同的作业关系,分析问题本质并建立混合整数规划(MILP)与约束规划(CP)两种数学模型,对港口资源进行合理分配与调度,使得在泊船只作业完成时间最短。采集国内某煤炭港口实际作业场景中的数据,生成不同规模算例进行实验测试,探索不同优化方法在煤炭港口生产管理中的应用效果。     

反舰导弹航路规划与威胁规避算法

为减小武器系统的作战反应时间,提高任务规划系统的信息处理速度,从便于工程实现的角度出发,采用一种从目标位置向舰艇本身位置逆推的思想,应用平面解析几何的相关知识,提出了一种航路规划递推算法。该算法秉承导弹按预定方向攻击目标所需导航点最少的原则,在一定的假设条件下,从目标点开始,按照攻击方向的反方向依次逆推直至发射点,从而求得参考航路。在此航路上进一步考虑存在威胁的情况,按照修正后的航路走切线的思想,根据航路最短且调整航路次数最少的原则,提出了一种最短切线威胁规避算法,该算法通过添加导航点或者调整导航点,将不安全航路调整到威胁区域的最短切线上,以此来实现威胁规避,仿真结果验证了算法的正确性和有效性。     

编队飞行卫星相对姿态变结构分布式协同控制

以编队卫星激光通信为背景,在已知主从星之间的相对位置和姿态的情况下,提出了一种卫星编队完全分布式协同控制策略,设计了一种分布式相对姿态变结构协同控制律,并利用Lyapunov稳定性原理证明了该控制律能够保证编队的全局渐进稳定。仿真结果表明,在编队卫星受到各种干扰力矩影响时,该方法能够有效提高编队卫星相对姿态控制精度,从而实现编队卫星之间的姿态协同,证明了所设计控制器的有效性。     

Improvement of Lagrangian relaxation performance for open pit mines constrained long-term production scheduling problem

Constrained long-term production scheduling problem（CLTPSP） of open pit mines has been extensively studied in the past few decades due to its wide application in mining projects and the computational challenges it poses become an NP-hard problem.This problem has major practical significance because the effectiveness of the schedules obtained has strong economical impact for any mining project.Despite of the rapid theoretical and technical advances in this field,heuristics is still the only viable approach for large scale industrial applications.This work presents an approach combining genetic algorithms（GAs） and Lagrangian relaxation（LR） to optimally determine the CLTPSP of open pit mines.GAs are stochastic,parallel search algorithms based on the natural selection and the process of evolution.LR method is known for handling large-scale separable problems; however,the convergence to the optimal solution can be slow.The proposed Lagrangian relaxation and genetic algorithms（LR-GAs） combines genetic algorithms into Lagrangian relaxation method to update the Lagrangian multipliers.This approach leads to improve the performance of Lagrangian relaxation method in solving CLTPSP.Numerical results demonstrate that the LR method using GAs to improve its performance speeding up the convergence.Subsequently,highly near-optimal solution to the CLTPSP can be achieved by the LR-GAs.     

基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划

研究了一种基于改进蚁群算法的无人机三维航路规划方法,以保证在敌方防御区域内以最小的被发现概率以及可接受的航程到达目标点。首先对无人机三维航路规划模型进行分析,在此基础上采用蚁群算法对三维航路进行优化。将最短路径的信息反馈到系统中作为搜索的指导信号,并改进节点选择方法,以提高应用蚁群算法搜索无人机三维航路的效率。最后将所研究的方法应用于无人机的三维航路规划,仿真结果表明本文方法是有效的。     

自适应扩展卡尔曼滤波在卫星姿态确定系统中的应用

扩展卡尔曼滤波（以下简称EKF）算法应用于卫星姿态确定系统时需要已知精确的系统模型及过程噪声和观测噪声统计特性,并有计算量过大的问题。本文在EKF算法中加入噪声观测器,构成自适应扩展卡尔曼滤波算法（Adaptive Extended Kalman Filter,以下简称AEKF）,使系统能够在传感器噪声统计特性未知的情况下,依然获得较高的系统状态估计精度,增强了系统的鲁棒性。并且AEKF算法简化了系统状态方程,相对于EKF算法减少计算量。经数学仿真验证,AEKF算法能较好地对传感器噪声的统计特性进行在线估计,使姿态确定系统正常工作,有较高的工程应用价值。     

小卫星共轨式轨道转移策略

针对小卫星与共轨目标星之间的交会问题,设计制导策略使小卫星在预期时间内与目标星相遇。利用均匀中心引力场模型,推导了一个关于两星相对运动状态和转移时间的二次方程,求解该方程能够得到固定燃料转移问题的最优推力时间和推力方向的解析解。在自由滑行段采用Lambert变轨算法代替解析算法,提出了一种改进制导算法。应用该改进制导算法进行大量仿真实验,并利用STK仿真软件对仿真结果进行验证,表明本文算法是有效的。