本文關鍵詞：飛行器并行航跡規(guī)劃算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：航跡規(guī)劃是信息時代的產物,是隨著信息獲取手段和信息處理技術的發(fā)展而發(fā)展起來的一門跨學科的研究課題。由于飛行器的飛行環(huán)境異常復雜龐大,約束條件眾多且模糊性大,各因素之間存在強耦合,因此航跡規(guī)劃算法成為飛行器任務規(guī)劃中最具挑戰(zhàn)性的問題。 現(xiàn)有的航跡規(guī)劃方法有數學優(yōu)化方法、確定型搜索方法、隨機型搜索方法。這些規(guī)劃方法在實際應用時,會出現(xiàn)這樣或那樣的缺憾。數學優(yōu)化的方法過多地簡化了約束條件特別是飛行器自身的約束,且規(guī)劃時間隨問題規(guī)模增大而迅速增長; 確定型搜索算法存在組合爆炸的危險; 隨機型規(guī)劃方法卻存在規(guī)劃結果不可重復和收斂時間不確定等問題。面對龐大的規(guī)劃空間、大量的各種數據、復雜的約束,現(xiàn)有的規(guī)劃算法表現(xiàn)出規(guī)劃時間長、擴展性不強。為此,本文將通過研究并行規(guī)劃算法來達到縮短規(guī)劃時間,提高算法實際應用的適應性。 從三維稀疏A*搜索(SAS)算法的時間復雜度來看,三維SAS 規(guī)劃方法雖然采用結合約束條件擴展節(jié)點而大大減少了對規(guī)劃空間的搜索量,但還是存在擴展性不強的弱點,即規(guī)劃時間隨問題規(guī)模增大而迅速增長。在充分分析三維SAS 算法并行性后,發(fā)現(xiàn)并行算法關鍵在于OPEN、CLOSED 表的處理。采用共享式存儲模式的OPEN、CLOSED 表存在操作互斥性的瓶頸效應,為了減小該效應,本文提出了一種較為實用的OPEN、CLOSED 表操作準則。分布式存儲模式的OPEN、CLOSED 表則出現(xiàn)怎么樣剪除不同處理機相同節(jié)點和負載不易均衡的困難。本文也提出了相應的解決辦法,可惜實驗表明效果不理想,這主要是由于SAS 算法是一種局部擴展的方法。實驗表明基于共享式存儲模式的并行算法對時間效果改善明顯,但也存在擴展性不是很強的缺點。 本文最后提出了一種基于神經網絡的航跡規(guī)劃方法,該方法具有很強的并行性,并行算法效果很好。該方法的主要特點是為每個約束條件建立一個神經網絡模型,對航跡滿足約束的狀況進行能量懲罰。如果滿足約束條件,則航跡的能量較小,不滿足約束條件能量較大。為航跡點定義運動方程,使航跡點向能量小的地方運動,最終趨
【關鍵詞】：航跡規(guī)劃 并行算法 稀疏A*搜索 OPEN和CLOSED表 神經網絡 運動方程
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2005
【分類號】：V249.1
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 航跡規(guī)劃概述10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本論文的主要研究內容13-15
• 2 飛行器航跡規(guī)劃問題描述15-30
• 2.1 航跡規(guī)劃問題的表達15-19
• 2.2 航跡規(guī)劃的約束條件19-23
• 2.3 航跡規(guī)劃算法23-25
• 2.4 規(guī)劃算法評價指標25-26
• 2.5 并行航跡規(guī)劃系統(tǒng)26-29
• 2.6 本章小結29-30
• 3 基于稀疏A*算法的三維航跡并行規(guī)劃算法30-48
• 3.1 SAS算法原理30-35
• 3.2 三維SAS算法時間復雜度35-37
• 3.3 三維SAS算法的并行化37-45
• 3.4 仿真實驗結果及并行效果評價45-46
• 3.5 本章小結46-48
• 4 基于人工神經網絡的并行航跡規(guī)劃方法48-73
• 4.1 人工神經網絡48-51
• 4.2 基于人工神經網絡的航跡規(guī)劃方法51-67
• 4.3 具有匹配特征點的航跡規(guī)劃67-68
• 4.4 基于人工神經網絡的并行航跡規(guī)劃方法68-72
• 4.5 本章小結72-73
• 5 總結與展望73-75
• 5.1 本文工作總結73
• 5.2 研究展望73-75
• 致謝75-76
• 參考文獻76-80
• 附錄1 攻讀學位期間發(fā)表論文目錄80

【引證文獻】

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中國碩士學位論文全文數據庫 前6條

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  本文關鍵詞：飛行器并行航跡規(guī)劃算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：350226