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面向武器投放规划的自适应混合响应面优化方法研究
作 者: 林玉锋
导 师: 陈璟
学 校: 国防科学技术大学
专 业: 控制科学与工程
关键词: 响应面方法 响应面优化 径向基函数 代理模型 武器投放规划
分类号: V271.4
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
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内容摘要
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武器投放作为战术飞机任务规划系统中的关键环节,其规划问题是一个多变量、高度非线性及不连续的约束优化问题。这类问题的最大特点是基于实际系统的决策指标与约束条件的评估过程需要的代价昂贵。论文以降低规划过程中的评估代价为目标,采用响应面近似模型作为代理模型参与规划的方式,主要从基于响应面的优化框架和混合响应面模型展开了研究,设计响应面优化方法及其在武器投放规划上的应用。论文的主要研究内容如下:1.建立了基于响应面模型的优化框架。利用响应面方法可以根据样本快速建立一组独立变量与系统响应之间关系的近似模型这个优点,结合基于代理模型的优化技术,建立了一个基于响应面模型的优化框架,并对试验设计方法、建立优化问题及求解,响应面更新等四方面进行了研究,为设计响应面优化方法提供了可行的基本框架。2.建立了混合响应面模型。响应面近似精度是影响优化效率的重要因素之一,将径向基函数和多项式混合作为响应面的近似函数,建立了混合响应面模型,提高了模型的近似精度,加速了整个优化过程。同时,避免了求解系数时可能出现奇异矩阵的情形,保证了模型的惟一性。3.提出了自适应混合响应面优化方法。在混合响应面模型的基础上,结合对称拉丁超立方设计方法和周期动态约束策略,提出了自适应混合响应面优化方法,为防止优化过程陷入局部搜索加入重启动模式进行改进,进一步提高方法的优化性能。实验数据表明方法具有良好的的全局优化能力,且是一种稳定的响应面优化方法。4.提出了基于响应面优化的武器投放规划问题求解方法。以典型侧跃升-俯冲攻击战术为对象,分析武器投放过程涉及的关键点,将关键点的参数作为决策变量,结合规划过程需要考虑的指标及约束条件,建立了武器投放规划的一般参数优化模型。在优化模型的基础上,提出了一种基于自适应响应面优化的武器投放规划问题求解方法。规划结果表明方法相比原先规划方法能够在较少的评估次数内得到的规划结果具有较优的指标并满足同样的约束条件。
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全文目录
摘要 8-9 ABSTRACT 9-11 第一章 绪论 11-19 1.1 选题的背景 11-12 1.2 国内外研究现状 12-15 1.2.1 响应面优化技术 12-14 1.2.2 武器投放规划 14-15 1.3 论文主要工作 15-16 1.4 论文组织结构 16-19 第二章 响应面模型及其优化框架 19-33 2.1 引言 19 2.2 基本响应面近似模型 19-25 2.2.1 多项式响应面 19-20 2.2.2 径向基函数 20-21 2.2.3 Kriging 模型 21-22 2.2.4 模型的可信度评价 22-23 2.2.5 模型对比实验与分析 23-25 2.3 基于响应面模型的优化框架 25-31 2.3.1 试验设计方法 26-27 2.3.2 建立优化问题 27-28 2.3.3 求解优化问题 28-30 2.3.4 响应面更新方法 30-31 2.4 本章小结 31-33 第三章 自适应混合响应面优化方法 33-51 3.1 引言 33 3.2 混合响应面模型及其近似性能 33-35 3.2.1 混合响应面模型 33-35 3.2.3 近似性能测试 35 3.3 自适应混合响应面优化方法 35-42 3.3.1 SyLHD 方法 36-37 3.3.2 周期动态约束策略 37-39 3.3.3 优化过程分析 39-40 3.3.4 重启动模式 40-42 3.4 实验与分析 42-50 3.4.1 初始参数设置 42-43 3.4.2 实验结果与分析 43-49 3.4.3 实验结论 49-50 3.5 本章小结 50-51 第四章 基于响应面优化求解武器投放规划问题 51-67 4.1 引言 51 4.2 武器投放规划问题建模 51-57 4.2.1 典型侧跃升-俯冲攻击战术 51-52 4.2.2 飞机投放轨迹计算 52-54 4.2.3 武器投放规划的优化模型 54-57 4.3 基于AHRSO 求解武器投放规划问题 57-59 4.4 实验与分析 59-65 4.4.1 场景一 59-61 4.4.2 场景二 61-63 4.4.3 规划结果分析 63-65 4.5 本章小结 65-67 第五章 总结与展望 67-69 5.1 论文工作总结 67-68 5.2 进一步工作研究 68-69 致谢 69-71 参考文献 71-77 作者在学期间取得的学术成果 77-79 附录A Dixon-Szego 函数 79-80
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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 各类型航空器 > 飞机 > 军用飞机(战机)
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