基于进化计算的多无人飞行器协同航迹规划

提出了一种在已知静态环境下利用进化计算实现多无人飞行器的分层离线协同航迹规划方法．针对多无人飞行器从不同起始点出发同时攻击某一预定目标问题，该方法可规划出由一系列导航点组成的三维航迹，并确保多无人飞行器在按一定的速度飞行时能避免相互碰撞、远离威胁障碍，满足航迹条件及协同限制．结果表明了该方法的可行性．     

信息化作战条件下飞航武器任务规划的发展

任务规划技术在信息化战争中发挥着越来越重要的作用,指出了在信息化战争中发展任务规划技术的重要性,阐述了信息化战争中任务规划技术所呈现的突出特点,最后提出了未来任务规划技术将向信息化、智能化、实时化、可视化等方向发展,论述与分析了任务规划技术的发展要求。     

基于遗传算法的导弹集群多任务分配优化问题

针对导弹集群协同作战的任务分配问题,提出了一种基于遗传算法的任务分配方法,提高了多任务组合优化问题的搜索能力.该方法采用一种任务组合编码的新方法,实现在整个解空间上寻找到最优组合问题的全局最优解或次优解.实验结果表明,本文方法能有效地解决导弹集群的任务分配问题,获得令人满意的实验结果.     

遗传算法求解多目标柔性Job-shop问题

本文描述了基于可变机器约束的多目标柔性Job-shop调度问题模型,并应用一种改进的遗传算法进行求解。我们采用了表示工序先后顺序及机器选择的二维编码方式,以多目标优化函数为度量,通过三种遗传操作扩展后代的多样性和算法的搜索空间。仿真结果验证了该算法能有效解决多目标优化问题。     

一种基于对数极坐标变换的快速目标识别算法

在目标识别的过程中,观察目标图像相对于基准目标图像会存在尺度、方向和位置的变化,使得识别速度和准确率降低. 针对这一问题,提出了一种快速对数极坐标变换算法,加快了从笛卡儿坐标转换到对数极坐标的过程. 通过采用双轴投影相似度分析算法对目标图像进行匹配,进一步加快了识别速度,同时保证了匹配的可靠性. 理论分析和试验结果表明,该算法在计算效率和目标识别正确率方面具有较好的性能.     

体系对抗下的任务规划技术

针对现代化战争正朝着体系对抗的特点.讨论了体系对抗对任务规划技术提出的挑战以及新的作战环境下任务规划技术的应对策略和发展方向.