马冠军
- 作品数：6 被引量：103H指数：3
- 供职机构：北京航天自动控制研究所更多>>
- 发文基金：中国航空科学基金国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>
- 基于微粒群优化和遗传算法的多无人机三维编队重构方法
- 本发明公开了一种基于微粒群优化和遗传算法的多无人机三维编队重构方法，该方法在构建编队模型时不仅考虑了地面坐标系中的无人机位置，而且还考虑了无人机的速度、航迹角及航向角，将无人机中的各个飞行单元的控制输入进行分段线性化处理...
- 段海滨马冠军余亚翔陈宗基
- 文献传递
- 基于仿生智能的多UCAV协同控制技术研究
- 马冠军
- 关键词：UCAV
- 基于微粒群优化和遗传算法的多无人机三维编队重构方法
- 本发明公开了一种基于微粒群优化和遗传算法的多无人机三维编队重构方法，该方法在构建编队模型时不仅考虑了地面坐标系中的无人机位置，而且还考虑了无人机的速度、航迹角及航向角，将无人机中的各个飞行单元的控制输入进行分段线性化处理...
- 段海滨马冠军余亚翔陈宗基
- 文献传递
- 基于模糊规则和动态蚁群-贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估被引量：10
- 2013年
- 为解决无人作战飞机复杂环境下的态势评估难题,阐述了蚁群优化和贝叶斯网络基本原理和数学模型,设计了一种基于模糊规则和动态蚁群-贝叶斯网络的无人作战飞机态势评估方法.该方法通过蚁群-贝叶斯网络把不完备数据转换成完备数据,从而大大简化了学习的复杂度,并保证算法能够向好的结构不断进化.利用模糊逻辑改进动态蚁群-贝叶斯网络算法,引入基于模糊语言和规则的专家经验,结合单值评估结果与概率向量,评价了不同时刻无人作战飞机的行为能力等级,能够提高态势评估方法的智能性并应用于工程实际.通过仿真实验验证了该方法在解决复杂作战环境下无人作战飞机态势评估问题时的可行性和有效性.
- 段海滨马冠军赵振宇
- 关键词：无人作战飞机模糊规则蚁群优化贝叶斯网络
- 一种求解连续空间优化问题的改进蚁群算法被引量：89
- 2007年
- 蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种启发式仿生类并行智能进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,易于与其它方法结合,目前虽然已经在离散空间优化领域中得到了广泛应用,但是在求解连续空间优化问题方面的研究相对较少。在介绍基本蚁群算法机制原理和数学模型的基础上,提出了一种用于求解连续空间优化问题的改进蚁群算法。将连续空间优化问题的解向量分解成有限个网格,同时构造了一个与蚁群转移概率相关的评价函数,并借助相遇搜索策略对蚁群算法进行了改进,将各条寻优路径上可能的残留信息素数量限制在一个最大最小区间,以提高改进后蚁群算法的全局收敛性能。仿真实验表明,提出的改进蚁群算法较文献[11]所提出的自适应蚁群算法能更快地找到连续空间优化问题更优良的全局解,从而为蚁群算法求解这类问题提供了一条可行有效的新途径。
- 段海滨马冠军王道波于秀芬
- 关键词：蚁群算法信息素正反馈连续空间优化
- 基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划被引量：4
- 2008年
- 为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。
- 马冠军段海滨刘森琪于亚翔
- 关键词：自适应蚁群优化无人作战飞机航路规划信息素
