啟發(fā)式算法與飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計

第 １ 章 緒論 …………………………………………………………………………… （ １ ） １? １ 現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)的特點 …………………………………………………… （ １ ） １? １? １ 現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)的特點 ……………………………………………………… （ １ ） １? １? ２ 現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)設(shè)計的難點 ………………………………………………… （ ３ ） １? ２ 啟發(fā)式算法綜述 ………………………………………………………………… （ ４ ） １? ２? １ 遺傳算法綜述 ………………………………………………………………… （ ５ ） １? ２? ２ 進化策略綜述 ………………………………………………………………… （ １２ ） １? ２? ３ 多目 標進化算法綜述 …………………………………………………………… （ １３ ） １? ３ 基于啟發(fā)式算法的飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化綜述 …………………………………… （ １６ ） １? ３? １ 基于啟 發(fā)式算法的飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化綜述 ……………………………………… （ １７ ） １? ３? ２ 多目 標參數(shù)綜合方法簡介 ……………………………………………………… （ １８ ） １? ３? ３ ＣＯＮＤＵＩＴ 簡介 ………………………………………………………………… （ ２０ ） １? ４ 本書的研究內(nèi)容 ………………………………………………………………… （ ２１ ） １? ５ 本章小結(jié) ………………………………………………………………………… （ ２３ ） 第 ２ 章 飛機飛行品質(zhì)常用評價 ……………………………………………………… （ ２４ ） ２? １ 飛機飛行品質(zhì)規(guī)范的基本體制 ………………………………………………… （ ２４ ） ２? １? １ 飛機的分類 …………………………………………………………………… （ ２４ ） ２? １? ２ 飛行任務(wù)階段的種類 …………………………………………………………… （ ２５ ） ２? １? ３ 飛行品質(zhì)的等級 ……………………………………………………………… （ ２６ ） ２? ２ 飛機飛行品質(zhì)的常用評價準則 ………………………………………………… （ ２８ ） ２? ２? １ 等效系統(tǒng)的概念、 原理和方法 ………………………………………………… （ ２８ ） ２? ２? ２ 飛機法向 （ 飛行軌跡） 軸的要求 ……………………………………………… （ ２９ ） ２? ２? ３ 飛機縱向速度軸的要求 ………………………………………………………… （ ３０ ） ２? ２? ４ 飛機俯仰軸的飛行品質(zhì)評價準則 ……………………………………………… （ ３１ ） ２? ２? ５ 飛機滾轉(zhuǎn)軸的飛行品質(zhì)評價準則 ……………………………………………… （ ４１ ） ２? ２? ６ 飛機航向軸的飛行品質(zhì)評價準則 ……………………………………………… （ ４３ ） ２? ３ 飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化策略和參考模型選擇 ……………………………………… （ ４５ ） ２? ３? １ 基于參考模型的飛行控制系統(tǒng)進化算法優(yōu)化策略 ……………………………… （ ４５ ） ２? ３? ２ 參考模型的選擇原則 …………………………………………………………… （ ４７ ） ２? ４ 多目 標進化算法在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中應(yīng)用時的問題 ……………………… （ ５２ ） ２? ４? １ 大包線范圍內(nèi)飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計點的選擇 ………………………………… （ ５２ ） ２? ４? ２ 使用多目 標進化算法對飛行控制系統(tǒng)進行優(yōu)化時偏好信息的處理 ……………… （ ５２ ）２? ５ 基于動壓的參數(shù)范圍快速界定和調(diào)參方法 …………………………………… （ ５３ ） ２? ６ 本章小結(jié) ………………………………………………………………………… （ ５４ ） 第 ３ 章 基于直接搜索的遺傳算法 …………………………………………………… （ ５５ ） ３? １ 遺傳算法概述 …………………………………………………………………… （ ５５ ） ３? １? １ 遺傳算法的基本概念和原理 …………………………………………………… （ ５５ ） ３? １? ２ 適應(yīng)度函數(shù)的選擇及其尺度變換 ……………………………………………… （ ５７ ） ３? １? ３ 遺傳操作的具體方法 …………………………………………………………… （ ５９ ） ３? １? ４ 小生境技術(shù) …………………………………………………………………… （ ６１ ） ３? ２ 基于模式搜索法的遺傳算法 …………………………………………………… （ ６２ ） ３? ２? １ 模式搜索法簡介 ……………………………………………………………… （ ６３ ） ３? ２? ２ 基于模式搜索法的遺傳算法 …………………………………………………… （ ６３ ） ３? ２? ３ 基于模式搜索法的遺傳算法數(shù)字仿真結(jié)果 ……………………………………… （ ６６ ） ３? ３ 基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法 …………………………………………………… （ ６９ ） ３? ３? １ 旋轉(zhuǎn)方向法簡介 ……………………………………………………………… （ ６９ ） ３? ３? ２ 基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法 …………………………………………………… （ ７０ ） ３? ３? ３ 基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法數(shù)字仿真結(jié)果 ……………………………………… （ ７２ ） ３? ３? ４ 在飛行控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用示例 ………………………………………… （ ７５ ） ３? ４ 基于單純形法的遺傳算法 ……………………………………………………… （ ７７ ） ３? ４? １ 單純形法簡介 ………………………………………………………………… （ ７７ ） ３? ４? ２ 基于單純形的遺傳算法 ………………………………………………………… （ ７８ ） ３? ４? ３ 基于單純形的遺傳算法數(shù)字仿真結(jié)果…………………………………………… （ ８０ ） ３? ５ ３ 種基于直接搜索的遺傳算法的對比 ………………………………………… （ ８３ ） ３? ５? １ ３ 種基于直接搜索的遺傳算法搜索速度的對比 ………………………………… （ ８３ ） ３? ５? ２ ３ 種基于直接搜索的遺傳算法搜索精度的對比 ………………………………… （ ８３ ） ３? ６ 遺傳算法在無人機路徑規(guī)劃中的應(yīng)用 ………………………………………… （ ８４ ） ３? ６? １ 協(xié)同逆推優(yōu)化控制問題 ………………………………………………………… （ ８４ ） ３? ６? ２ 協(xié)同逆推優(yōu)化控制求解 ………………………………………………………… （ ８７ ） ３? ６? ３ 仿真 …………………………………………………………………………… （ ８８ ） 第 ４ 章 基于正交設(shè)計和均勻設(shè)計的進化算法 ……………………………………… （ ９０ ） ４? １ 基于正交設(shè)計的進化算法 ……………………………………………………… （ ９０ ） ４? １? １ 正交設(shè)計 ……………………………………………………………………… （ ９０ ） ４? １? ２ 基于正交設(shè)計的進化算法 ……………………………………………………… （ ９３ ） ４? １? ３ 仿真驗證 ……………………………………………………………………… （ ９４ ） ４? ２ 基于均勻設(shè)計的進化算法 ……………………………………………………… （ ９６ ） ４? ２? １ 均勻設(shè)計簡介 ………………………………………………………………… （ ９６ ） ４? ２? ２ 基于均勻設(shè)計的進化算法 ……………………………………………………… （ ９８ ） ４? ２? ３ 仿真驗證 ……………………………………………………………………… （ ９８ ）４? ３ 基于正交設(shè)計的進化算法和基于均勻設(shè)計的進化算法對比分析及改進 …… （ １０１ ） ４? ３? １ 基于正交設(shè)計的進化算法和基于均勻設(shè)計的進化算法的對比分析 ……………… （ １０１ ） ４? ３? ２ 基于小生境的改進正交設(shè)計進化算法…………………………………………… （ １０２） ４? ３? ３ 仿真驗證 ……………………………………………………………………… （ １０３） ４? ４ 基于正交設(shè)計的小生境遺傳算法在飛機飛行控制系統(tǒng)中的應(yīng)用 …………… （ １０４） 第 ５ 章 基于反饋機制和混沌變異的改進進化 ……………………………………… （ １０８） ５? １ 基于反饋機制的改進進化策略 ………………………………………………… （ １０８） ５? １? １ （ μ， λ） － ＥＳ 基本步驟 ………………………………………………………… （ １０８） ５? １? ２ 基于反饋機制的進化策略 ……………………………………………………… （ １０９） ５? １? ３ 基于反饋和共享機制的進化策略步驟…………………………………………… （ １１１ ） ５? １? ４ 數(shù)字仿真驗證 ………………………………………………………………… （ １１１ ） ５? ２ 基于反饋機制和混沌變異的進化策略 ………………………………………… （ １１４） ５? ２? １ 混沌及其運動特性簡介 ………………………………………………………… （ １１４） ５? ２? ２ 基于反饋機制和混沌變異的進化策略…………………………………………… （ １１６） ５? ２? ３ 數(shù)字仿真驗證 ………………………………………………………………… （ １１７） ５? ３ 基于反饋機制和混沌變異的進化策略在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用 ……… （ １１９） 第 ６ 章 基于 Ｐａｒｅｔｏ 方法的多目 標 …………………………………………………… （ １２５） ６? １ 多目 標優(yōu)化的基本概念 ………………………………………………………… （ １２５） ６? １? １ 多目 標優(yōu)化的基本概念 ………………………………………………………… （ １２５） ６? １? ２ 多目 標進化算法的設(shè)計要求 …………………………………………………… （ １２６） ６? １? ３ 多目 標進化算法性能指標 ……………………………………………………… （ １２７） ６? １? ４ 多目 標進化算法的標準測試函數(shù) ……………………………………………… （ １２９） ６? ２ 非劣分類遺傳算法及其改進 …………………………………………………… （ １３１ ） ６? ２? １ ＮＳＧＡ － Ⅱ 算法 ………………………………………………………………… （ １３１ ） ６? ２? ２ ＮＳＧＡ － Ⅱ 的缺點及改進思路 …………………………………………………… （ １３３） ６? ２? ３ ＮＳＧＡ － Ⅱ 中自 適應(yīng) ＳＢＸ 算子及其性能分析 …………………………………… （ １３３） ６? ２? ４ Ｔｅｎｔ 映射性能分析及其改進 …………………………………………………… （ １３５） ６? ２? ５ ＡＣＨＮＳＧＡ － Ⅱ 算法 …………………………………………………………… （ １３９） ６? ３ 一種改進的非劣分類差分進化算法 （ ＩＮＳＤＥ） ……………………………… （ １４９） ６? ３? １ 差分進化算法基本原理 ………………………………………………………… （ １５０） ６? ３? ２ ＩＮＳＤＥ ………………………………………………………………………… （ １５３） ６? ３? ３ 數(shù)值仿真驗證 ………………………………………………………………… （ １５６） ６? ４ 強度 Ｐａｒｅｔｏ 進化算法 （ ＳＰＥＡ２） 及其改進 …………………………………… （ １５８） ６? ４? １ ＳＰＥＡ２ 算法 …………………………………………………………………… （ １５９） ６? ４? ２ ＳＰＥＡ２ 算法的缺點分析及其改進 ……………………………………………… （ １６０） ６? ４? ３ 仿真驗證 ……………………………………………………………………… （ １６２） ６? ５ 強度 Ｐａｒｅｔｏ 混沌差分進化算法 （ ＳＰＣＤＥ） …………………………………… （ １６４） ６５１ ＳＰＣＤＥ 算法的主要思想 ………………………………………………………… （ １６４）６５２ ＳＰＣＤＥ 算法的主要操作及步驟 ………………………………………………… （ １６４）６５３ 數(shù)值試驗與分析 ……………………………………………………………… （ １６６）第 ７ 章 粒子群算法及其在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應(yīng)用 …………………………… （ １６９）７１ 粒子群算法的基本理論 ………………………………………………………… （ １６９）７２ 基于粒子群算法的飛機魯棒控制律設(shè)計 ……………………………………… （ １７０）７２１ 問題提出的背景 ……………………………………………………………… （ １７０）７２２ μ 綜合理論概述………………………………………………………………… （ １７１ ）７２３ 存在彈性模態(tài)的飛機方程 ……………………………………………………… （ １７１ ）７２４ 使用粒子群算法優(yōu)化加權(quán)函數(shù) ………………………………………………… （ １７３）７２５ 仿真 …………………………………………………………………………… （ １７４）７２６ 控制器降階 …………………………………………………………………… （ １７５）７３ 多目 標粒子群優(yōu)化算法及其改進 ……………………………………………… （ １７７）７３１ 基本多目 標粒子群優(yōu)化算法 …………………………………………………… （ １７８）７３２ 自 適應(yīng)混合多目 標粒子群優(yōu)化算法 …………………………………………… （ １７８）７３３ 性能驗證 ……………………………………………………………………… （ １８４）第 ８ 章 飛行控制設(shè)計多目 標優(yōu)化研究 ……………………………………………… （ １８９）８１ 多目 標飛機低階等效系統(tǒng)擬配 ………………………………………………… （ １８９）８１１ 目 標函數(shù)的選擇 ……………………………………………………………… （ １９０）８１２ 改進的精英保留策略 …………………………………………………………… （ １９１ ）８１３ 算法步驟 ……………………………………………………………………… （ １９２）８１４ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ １９２）８１５ 仿真結(jié)果分析 ………………………………………………………………… （ １９５）８２ 基于人機閉環(huán)參考模型的飛行控制多目 標優(yōu)化設(shè)計 ………………………… （ １９５）８２１ 基于參考模型的飛行控制設(shè)計優(yōu)化策略 ………………………………………… （ １９６）８２２ 基于人機閉環(huán) ＴＤＮＳ 準則和 ＣＡＰ 準則的參考模型選擇 ………………………… （ １９９）８２３ 基于人機閉環(huán)的飛行控制系統(tǒng)多目 標優(yōu)化 ……………………………………… （ ２０８）８２４ ＰＩＯ 易感性分析………………………………………………………………… （ ２１２）８２５ 仿真結(jié)果分析 ………………………………………………………………… （ ２１２）８３ ＬＱＧ／ＬＴＲ 縱向飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計 ……………………………………… （ ２１２）８３１ ＬＱＧ／ＬＴＲ 設(shè)計的基本原理……………………………………………………… （ ２１３）８３２ 基于參考模型的 ＬＱＧ／ＬＴＲ 飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計方法 ………………………… （ ２１５）８３３ 基于參考模型的 ＬＱＧ／ＬＴＲ 設(shè)計方法仿真算例第 ９ 章 基于進化算法的飛機多 ……………………………………………………… （ ２４４）９１ 控制分配問題的基本內(nèi)容 ……………………………………………………… （ ２４４）９１１ 控制分配問題的數(shù)學描述 ……………………………………………………… （ ２４４）９１２ 線性系統(tǒng)的分配描述 …………………………………………………………… （ ２４６）９１３ 非線性系統(tǒng)的分配描述 ………………………………………………………… （ ２４６）９１４ 執(zhí)行器動態(tài)特性對控制分配的影響 …………………………………………… （ ２４８）９２ 廣義逆分配法 …………………………………………………………………… （ ２４８）９２１ 偽逆法與加權(quán)偽逆法 …………………………………………………………… （ ２５０）９２２ 廣義逆分配法的分配效率 ……………………………………………………… （ ２５０）９２３ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５２）９３ 基于小生境遺傳算法的偽逆分配法設(shè)計 ……………………………………… （ ２５４）９３１ 問題的描述 …………………………………………………………………… （ ２５４）９３２ 基于小生境遺傳算法的廣義逆陣優(yōu)化…………………………………………… （ ２５５）９３３ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５６）９４ 基于小生境遺傳算法的加權(quán)偽逆法優(yōu)化設(shè)計 ………………………………… （ ２５８）９４１ 基于小生境遺傳算法的加權(quán)偽逆法優(yōu)化 ………………………………………… （ ２５８）９４２ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５９）９５ 基于遺傳算法的控制分配系統(tǒng)設(shè)計 …………………………………………… （ ２６０）９５１ ＬＱＲ － 加權(quán)偽逆法控制分配系統(tǒng)設(shè)計 …………………………………………… （ ２６１ ）９５２ 仿真驗證 ……………………………………………………………………… （ ２６３）第 １０ 章 蟻群算法及其在無人機 ……………………………………………………… （ ２６５）１０１ 蟻群算法簡介 ………………………………………………………………… （ ２６５）１０１１ 蟻群算法中的基本概念 ……………………………………………………… （ ２６５）１０１２ 蟻群算法中的基本流程 ……………………………………………………… （ ２６７）１０１３ 蟻群算法中的常見衍生算法 …………………………………………………… （ ２６７）１０２ 基于蟻群算法的路徑規(guī)劃 …………………………………………………… （ ２７０）１０２１ 引入啟 發(fā)式搜索方向的蟻群算法 ……………………………………………… （ ２７０）１０２２ 引入搜索代價的蟻群算法 …………………………………………………… （ ２７１ ）１０２３ 改善信息素播撒規(guī)則 ………………………………………………………… （ ２７１ ）１０２４ 改進的算法流程 ……………………………………………………………… （ ２７２）１０３ 基于改進蟻群算法的路徑規(guī)劃 ……………………………………………… （ ２７２）１０３１ 柵格 Ｖ 圖方法 ………………………………………………………………… （ ２７２）１０３２ 概率地圖方法 …………………………………………………………………１０５ 基于蟻群算法的多機任務(wù)分配技術(shù) ………………………………………… （ ２８１ ）１０５１ 任務(wù)分配評價函數(shù) …………………………………………………………… （ ２８２）１０５２ 基于蟻群算法的多機任務(wù)分配算法 …………………………………………… （ ２８２）１０５３ 仿真算法……………………………………………………………………… （ ２８３）１０６ 本章小結(jié) ……………………………………………………………………… （ ２８５）第 １１ 章 總結(jié)…………………………………………………………………………… （ ２８６）１１１ 本書工作總結(jié) ………………………………………………………………… （ ２８６）１１２ 需要進一步研究的問題和啟發(fā)式算法在飛行控制系統(tǒng)中應(yīng)用的展望 …… （ ２８８）附錄 Ａｄｍｉｒｅ 飛機結(jié)構(gòu)布局、 結(jié)構(gòu)參數(shù)、 操縱面約束 ……………………………… （ ２８９）