启发式算法与飞行控制系统最佳化设计

《启发式算法与飞行控制系统最佳化设计》是2014年11月航空工业出版社出版的图书，图书作者是何晓红。

基本 信息

作者：杨朝旭;何晓红

责任编辑：何晓红

出版社：航空工业出版社

I S B N：978-7-5165-0608-0

出版日期：2014年11月

内容简介

本书介绍了进化算法、进化策略、粒子群算法、多目标最佳化算法和蚁群算法等现代启发式算法，围绕如何将最佳化算法套用于飞机飞行控制系统参数最佳化及飞行航路规划问题展开讨论。

本书总计11章,内容包括飞机的常用飞行品质和飞行控制系统最佳化策略、提高遗传算法搜寻效率的改进措施、粒子群算法和进化策略的改进措施及其在飞机飞行控制系统最佳化设计中的套用、基于多目标进化算法的飞行控制系统最佳化设计、进化算法在多操纵面控制分配中的套用、基于蚁群算法的路径规划和多机任务分配等。

图书目录

第1章绪论

1.1 现代飞行控制系统的特点

1.1.1 现代飞行控制系统的特点

1.1.2 现代飞行控制系统设计的难点

1.2 启发式算法综述

1.2.1 遗传算法综述

1.2.2 进化策略综述

1.2.3 多目标进化算法综述

1.3 基于启发式算法的飞行控制系统最佳化综述

1.3.1 基于启发式算法的飞行控制系统最佳化综述

1.3.2 多目标参数综合方法简介

1.3.3 CONDUIT简介

1.4 本书的研究内容

1.5 本章小结

第2章飞机飞行品质常用评价準则和飞行控制系统最佳化策略

2.1 飞机飞行品质规範的基本体制

2.1.1 飞机的分类

2.1.2 飞行任务阶段的种类

2.1.3 飞行品质的等级

2.2 飞机飞行品质的常用评价準则

2.2.1 等效系统的概念、原理和方法

2.2.2 飞机法向（飞行轨迹）轴的要求

2.2.3 飞机纵向速度轴的要求

2.2.4 飞机俯仰轴的飞行品质评价準则

2.2.5 飞机滚转轴的飞行品质评价準则

2.2.6 飞机航向轴的飞行品质评价準则

2.3 飞行控制系统最佳化策略和参考模型选择

2.3.1 基于参考模型的飞行控制系统进化算法最佳化策略

2.3.2 参考模型的选择原则

2.4 多目标进化算法在飞行控制系统最佳化中套用时的问题

2.4.1 大包线範围内飞行控制系统最佳化设计点的选择

2.4.2 使用多目标进化算法对飞行控制系统进行最佳化时偏好信息的处理

2.5 基于动压的参数範围快速界定和调参方法

2.6 本章小结

第3章基于直接搜寻的遗传算法及其在飞行控制系统中的套用

3.1 遗传算法概述

3.1.1 遗传算法的基本概念和原理

3.1.2 适应度函式的选择及其尺度变换

3.1.3 遗传操作的具体方法

3.1.4 小生境技术

3.2 基于模式搜寻法的遗传算法

3.2.1 模式搜寻法简介

3.2.2 基于模式搜寻法的遗传算法

3.2.3 基于模式搜寻法的遗传算法数字仿真结果

3.3 基于旋转方向法的遗传算法

3.3.1 旋转方向法简介

3.3.2 基于旋转方向法的遗传算法

3.3.3 基于旋转方向法的遗传算法数字仿真结果

3.3.4 在飞行控制系统参数最佳化中的套用示例

3.4 基于单纯形法的遗传算法

3.4.1 单纯形法简介

3.4.2 基于单纯形的遗传算法

3.4.3 基于单纯形的遗传算法数字仿真结果

3.5 3种基于直接搜寻的遗传算法的对比

3.5.1 3种基于直接搜寻的遗传算法搜寻速度的对比

3.5.2 3种基于直接搜寻的遗传算法搜寻精度的对比

3.6 遗传算法在无人机路径规划中的套用

3.6.1 协同逆推最佳化控制问题

3.6.2 协同逆推最佳化控制求解

3.6.3 仿真

3.7 本章小结

第4章基于正交设计和均匀设计的进化算法及其在飞行控制系统最佳化中的套用

4.1 基于正交设计的进化算法

4.1.1 正交设计

4.1.2 基于正交设计的进化算法

4.1.3 仿真验证

4.2 基于均匀设计的进化算法

4.2.1 均匀设计简介

4.2.2 基于均匀设计的进化算法

4.2.3 仿真验证

4.3 基于正交设计的进化算法和基于均匀设计的进化算法对比分析及改进

4.3.1 基于正交设计的进化算法和基于均匀设计的进化算法的对比分析

4.3.2 基于小生境的改进正交设计进化算法

4.3.3 仿真验证

4.4 基于正交设计的小生境遗传算法在飞机飞行控制系统中的套用

4.5 本章小结

第5章基于反馈机制和混沌变异的改进进化策略及其在飞行控制系统最佳化中的套用

5.1 基于反馈机制的改进进化策略

5.1.1 （μ，λ）-ES基本步骤

5.1.2 基于反馈机制的进化策略

5.1.3 基于反馈和共享机制的进化策略步骤

5.1.4 数字仿真验证

5.2 基于反馈机制和混沌变异的进化策略

5.2.1 混沌及其运动特性简介

5.2.2 基于反馈机制和混沌变异的进化策略

5.2.3 数字仿真验证

5.3 基于反馈机制和混沌变异的进化策略在飞行控制系统最佳化中的套用

5.4 本章小结

第6章基于Pareto方法的多目标进化算法及其改进

6.1 多目标最佳化的基本概念

6.1.1 多目标最佳化的基本概念

6.1.2 多目标进化算法的设计要求

6.1.3 多目标进化算法性能指标

6.1.4 多目标进化算法的标準测试函式

6.2 非劣分类遗传算法及其改进

6.2.1 NSGA-Ⅱ算法

6.2.2 NSGA-Ⅱ的缺点及改进思路

6.2.3 NSGA-Ⅱ中自适应SBX运算元及其性能分析

6.2.4 Tent映射性能分析及其改进

6.2.5 ACHNSGA-Ⅱ算法

6.3 一种改进的非劣分类差分进化算法（INSDE）

6.3.1 差分进化算法基本原理

6.3.2 INSDE

6.3.3 数值仿真验证

6.4 强度Pareto进化算法（SPEA2）及其改进

6.4.1 SPEA2算法

6.4.2 SPEA2算法的缺点分析及其改进

6.4.3 仿真验证

6.5 强度Pareto混沌差分进化算法（SPCDE）

6.5.1 SPCDE算法的主要思想

6.5.2 SPCDE算法的主要操作及步骤

6.5.3 数值试验与分析

6.6 本章小结

第7章粒子群算法及其在飞行控制系统最佳化中的套用

7.1 粒子群算法的基本理论

7.2 基于粒子群算法的飞机鲁棒控制律设计

7.2.1 问题提出的背景

7.2.2 μ综合理论概述

7.2.3 存在弹性模态的飞机方程

7.2.4 使用粒子群算法最佳化加权函式

7.2.5 仿真

7.2.6 控制器降阶

7.3 多目标粒子群最佳化算法及其改进

7.3.1 基本多目标粒子群最佳化算法

7.3.2 自适应混合多目标粒子群最佳化算法

7.3.3 性能验证

7.4 本章小结

第8章飞行控制设计多目标最佳化研究

8.1 多目标飞机低阶等效系统拟配

8.1.1 目标函式的选择

8.1.2 改进的精英保留策略

8.1.3 算法步骤

8.1.4 仿真算例

8.1.5 仿真结果分析

8.2 基于人机闭环参考模型的飞行控制多目标最佳化设计

8.2.1 基于参考模型的飞行控制设计最佳化策略

8.2.2 基于人机闭环TDNS準则和CAP準则的参考模型选择

8.2.3 基于人机闭环的飞行控制系统多目标最佳化

8.2.4 PIO易感性分析

8.2.5 仿真结果分析

8.3 LQG/LTR纵向飞行控制系统最佳化设计

8.3.1 LQG/LTR设计的基本原理

8.3.2 基于参考模型的LQG/LTR飞行控制系统最佳化设计方法

8.3.3 基于参考模型的LQG/LTR设计方法仿真算例

8.4 基于含约束的输出反馈特徵结构配置的飞行控制系统最佳化设计

8.4.1 含约束的输出反馈特徵结构配置最佳化设计方法

8.4.2 基于多目标最佳化的含约束的输出反馈特徵结构配置的最佳化设计

8.4.3 重构飞行控制系统的最佳化设计

8.5 本章小结

第9章基于进化算法的飞机多操纵面控制分配技术

9.1 控制分配问题的基本内容

9.1.1 控制分配问题的数学描述

9.1.2 线性系统的分配描述

9.1.3 非线性系统的分配描述

9.1.4 执行器动态特性对控制分配的影响

9.2 广义逆分配法

9.2.1 伪逆法与加权伪逆法

9.2.2 广义逆分配法的分配效率

9.2.3 仿真算例

9.3 基于小生境遗传算法的伪逆分配法设计

9.3.1 问题的描述

9.3.2 基于小生境遗传算法的广义逆阵最佳化

9.3.3 仿真算例

9.4 基于小生境遗传算法的加权伪逆法最佳化设计

9.4.1 基于小生境遗传算法的加权伪逆法最佳化

9.4.2 仿真算例

9.5 基于遗传算法的控制分配系统设计

9.5.1 LQR-加权伪逆法控制分配系统设计

9.5.2 仿真验证

9.6 本章小结

第10章蚁群算法及其在无人机航路规划中的套用

10.1 蚁群算法简介

10.1.1 蚁群算法中的基本概念

10.1.2 蚁群算法中的基本流程

10.1.3 蚁群算法中的常见衍生算法

10.2 基于蚁群算法的路径规划

10.2.1 引入启发式搜寻方向的蚁群算法

10.2.2 引入搜寻代价的蚁群算法

10.2.3 改善信息素播撒规则

10.2.4 改进的算法流程

10.3 基于改进蚁群算法的路径规划

10.3.1 栅格V图方法

10.3.2 机率地图方法

10.3.3 仿真算例

10.4 基于多目标蚁群算法的路径规划

10.4.1 多目标蚁群算法

10.4.2 仿真算例

10.5 基于蚁群算法的多机任务分配技术

10.5.1 任务分配评价函式

10.5.2 基于蚁群算法的多机任务分配算法

10.5.3 仿真算法

10.6 本章小结

第11章总结

11.1 本书工作总结

11.2 需要进一步研究的问题和启发式算法在飞行控制系统中套用的展望

附录 Admire飞机结构布局、结构参数、操纵面约束

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控制系统启发式算法日期多目标出版社

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