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基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化
被引量:
10
1
作者
张亚平
孙佩华
+1 位作者
李昱辉
刘燕斌
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2017年第4期60-64,共5页
采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对...
采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对优化变量添加边界强约束,将改进的鸽群智能(PIO)算法和粒子群(PSO)算法对高超声速飞行器爬升段优化数学模型进行对比仿真分析。仿真结果表明,改进的鸽群智能算法在解决此类复杂带约束优化问题中展现出了更好的优化效率,具有良好的工程应用价值。
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关键词
高超声速飞行器
轨迹优化
鸽群智能算法
罚函数
原文传递
题名
基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化
被引量:
10
1
作者
张亚平
孙佩华
李昱辉
刘燕斌
机构
南京航空航天大学航天学院
出处
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2017年第4期60-64,共5页
基金
江苏省2015年普通高校研究生实践创新计划项目(SJLX15 0137)
文摘
采用基于罚函数思想的约束处理技术改进鸽群智能算法,应用于复杂的带约束的飞行器轨迹优化问题。以高超声速飞行器爬升段轨迹优化为例,建立其包含微分方程约束、路径约束和终端约束的优化数学模型,通过罚函数构造算法的适应值函数并对优化变量添加边界强约束,将改进的鸽群智能(PIO)算法和粒子群(PSO)算法对高超声速飞行器爬升段优化数学模型进行对比仿真分析。仿真结果表明,改进的鸽群智能算法在解决此类复杂带约束优化问题中展现出了更好的优化效率,具有良好的工程应用价值。
关键词
高超声速飞行器
轨迹优化
鸽群智能算法
罚函数
Keywords
hypersonic
vehicle
trajectory
optimization
pio
algoritbm
penalty
function
分类号
V412.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进鸽群算法的高超声速飞行器轨迹优化
张亚平
孙佩华
李昱辉
刘燕斌
《飞行力学》
CSCD
北大核心
2017
10
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