基于遗传算法的飞行器多航迹规划算法研究

发布时间：2017-03-30 18:15

  本文关键词：基于遗传算法的飞行器多航迹规划算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着航空科技的进步和军事斗争需求的增长,多飞行器协同攻击多目标成为未来战争的一种重要模式。飞行器多航迹规划是其中的关键技术之一。 围绕飞行器多航迹规划算法,论文首先介绍了航迹规划的研究背景和意义,并对飞行器航迹规划需考虑的问题以及当前的研究现状作了综述。然后提出了基于遗传算法的航迹规划方法并采用了专门的进化算子。最后仿真结果证明了算法的有效性。针对以下三方面的问题进行了重点研究: 1、分析了规划环境中要考虑的威胁因素和电子地图技术,在矢量数字地图基础上提出一种新的规划环境表示方法,该方法用不同数据结构表示不同的环境信息,当环境变化时便于实时更新。 2、在航迹评价方面,设计了基于分类比较的航迹评价体系。该方法采用先对航迹分类、同类间按代价排序的方法,有效地解决了在约束条件多、部分约束条件互相冲突情况下的航迹评价问题。 3、将遗传算法的基本原理与航迹规划问题相结合,提出了基于遗传算法的飞行器多航迹规划算法。该方法采用一种变长实值基因编码方式和一组与之相适应的进化算子,在航迹评价体系的指引下,所有个体在各自子种群中同时进化。实验表明该算法不但能够有效的处理各种航迹约束,生成多条可行航迹,并且能够满足在线实时规划的要求。 最后对全文工作总结并对需要进一步研究的问题和方向提出看法。
【关键词】：多航迹规划 在线实时规划 遗传算法 航迹评价 规划环境
【学位授予单位】：河北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：V249.1
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-6
• 目录6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 航迹规划的背景和意义9-11
• 1.1.1 航迹规划在现代战争中的作用9-10
• 1.1.2 飞行器多航迹规划的研究意义10-11
• 1.2 飞行器航迹规划问题11-14
• 1.2.1 航迹隐蔽性12
• 1.2.2 飞行器物理限制12-13
• 1.2.3 战略战术要求13
• 1.2.4 协作性要求13
• 1.2.5 实时性要求13
• 1.2.6 可行性要求13-14
• 1.3 航迹规划方法研究现状14-16
• 1.4 本论文的主要研究工作16-19
• 第二章 规划环境建模19-31
• 2.1 规划环境中的威胁因素19-20
• 2.1.1 地形因素19
• 2.1.2 电磁干扰威胁19-20
• 2.1.3 雷达探测威胁20
• 2.1.4 防空火炮和地空导弹威胁20
• 2.2 电子栅格地图20-22
• 2.3 矢量数字地图22-25
• 2.4 本文采用的环境描述25-29
• 2.4.1 规划空间的表示25-26
• 2.4.2 各种区域的表示26-28
• 2.4.3 区域处理策略28
• 2.4.4 航迹表示28-29
• 2.5 本章小结29-31
• 第三章 航迹评价体系模型31-37
• 3.1 航迹规划中的约束条件表达31-33
• 3.2 航迹评价体系建模33-35
• 3.2.1 航迹分类策略33
• 3.2.2 航迹代价函数33-35
• 3.3 本章小节35-37
• 第四章 遗传算法基础37-47
• 4.1 引言37
• 4.2 遗传算法的生物学基础37-39
• 4.3 遗传算法的思想39-41
• 4.4 基本的遗传算法41-44
• 4.4.1 基本遗传算法的数据结构描述41-43
• 4.4.2 基本遗传算法的算法描述43-44
• 4.5 遗传算法的特点44-45
• 4.6 小结45-47
• 第五章 基于遗传算法的飞行器多航迹规划47-65
• 5.1 引言47-48
• 5.2 基于遗传算法的多航迹规划方法48-57
• 5.2.1 个体表达机制48-49
• 5.2.2 个体评价49-50
• 5.2.3 选择策略50-51
• 5.2.4 遗传操作算子设计51-53
• 5.2.5 终止准则53
• 5.2.6 算法描述53-56
• 5.2.7 算法参数选择56-57
• 5.3 在线实时航迹规划方法57-60
• 5.4 仿真结果及分析60-62
• 5.5 本章小节62-65
• 第六章 总结与展望65-69
• 6.1 本文所做的研究工作65-66
• 6.2 进一步的工作66-69
• 参考文献69-73
• 致谢73
• 声明73-75
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果75

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本文编号：277775