启发式算法与飞行控制系统优化设计

第 １ 章 绪论 …………………………………………………………………………… （ １ ） １? １ 现代飞行控制系统的特点 …………………………………………………… （ １ ） １? １? １ 现代飞行控制系统的特点 ……………………………………………………… （ １ ） １? １? ２ 现代飞行控制系统设计的难点 ………………………………………………… （ ３ ） １? ２ 启发式算法综述 ………………………………………………………………… （ ４ ） １? ２? １ 遗传算法综述 ………………………………………………………………… （ ５ ） １? ２? ２ 进化策略综述 ………………………………………………………………… （ １２ ） １? ２? ３ 多目 标进化算法综述 …………………………………………………………… （ １３ ） １? ３ 基于启发式算法的飞行控制系统优化综述 …………………………………… （ １６ ） １? ３? １ 基于启 发式算法的飞行控制系统优化综述 ……………………………………… （ １７ ） １? ３? ２ 多目 标参数综合方法简介 ……………………………………………………… （ １８ ） １? ３? ３ ＣＯＮＤＵＩＴ 简介 ………………………………………………………………… （ ２０ ） １? ４ 本书的研究内容 ………………………………………………………………… （ ２１ ） １? ５ 本章小结 ………………………………………………………………………… （ ２３ ） 第 ２ 章 飞机飞行品质常用评价 ……………………………………………………… （ ２４ ） ２? １ 飞机飞行品质规范的基本体制 ………………………………………………… （ ２４ ） ２? １? １ 飞机的分类 …………………………………………………………………… （ ２４ ） ２? １? ２ 飞行任务阶段的种类 …………………………………………………………… （ ２５ ） ２? １? ３ 飞行品质的等级 ……………………………………………………………… （ ２６ ） ２? ２ 飞机飞行品质的常用评价准则 ………………………………………………… （ ２８ ） ２? ２? １ 等效系统的概念、 原理和方法 ………………………………………………… （ ２８ ） ２? ２? ２ 飞机法向 （ 飞行轨迹） 轴的要求 ……………………………………………… （ ２９ ） ２? ２? ３ 飞机纵向速度轴的要求 ………………………………………………………… （ ３０ ） ２? ２? ４ 飞机俯仰轴的飞行品质评价准则 ……………………………………………… （ ３１ ） ２? ２? ５ 飞机滚转轴的飞行品质评价准则 ……………………………………………… （ ４１ ） ２? ２? ６ 飞机航向轴的飞行品质评价准则 ……………………………………………… （ ４３ ） ２? ３ 飞行控制系统优化策略和参考模型选择 ……………………………………… （ ４５ ） ２? ３? １ 基于参考模型的飞行控制系统进化算法优化策略 ……………………………… （ ４５ ） ２? ３? ２ 参考模型的选择原则 …………………………………………………………… （ ４７ ） ２? ４ 多目 标进化算法在飞行控制系统优化中应用时的问题 ……………………… （ ５２ ） ２? ４? １ 大包线范围内飞行控制系统优化设计点的选择 ………………………………… （ ５２ ） ２? ４? ２ 使用多目 标进化算法对飞行控制系统进行优化时偏好信息的处理 ……………… （ ５２ ）２? ５ 基于动压的参数范围快速界定和调参方法 …………………………………… （ ５３ ） ２? ６ 本章小结 ………………………………………………………………………… （ ５４ ） 第 ３ 章 基于直接搜索的遗传算法 …………………………………………………… （ ５５ ） ３? １ 遗传算法概述 …………………………………………………………………… （ ５５ ） ３? １? １ 遗传算法的基本概念和原理 …………………………………………………… （ ５５ ） ３? １? ２ 适应度函数的选择及其尺度变换 ……………………………………………… （ ５７ ） ３? １? ３ 遗传操作的具体方法 …………………………………………………………… （ ５９ ） ３? １? ４ 小生境技术 …………………………………………………………………… （ ６１ ） ３? ２ 基于模式搜索法的遗传算法 …………………………………………………… （ ６２ ） ３? ２? １ 模式搜索法简介 ……………………………………………………………… （ ６３ ） ３? ２? ２ 基于模式搜索法的遗传算法 …………………………………………………… （ ６３ ） ３? ２? ３ 基于模式搜索法的遗传算法数字仿真结果 ……………………………………… （ ６６ ） ３? ３ 基于旋转方向法的遗传算法 …………………………………………………… （ ６９ ） ３? ３? １ 旋转方向法简介 ……………………………………………………………… （ ６９ ） ３? ３? ２ 基于旋转方向法的遗传算法 …………………………………………………… （ ７０ ） ３? ３? ３ 基于旋转方向法的遗传算法数字仿真结果 ……………………………………… （ ７２ ） ３? ３? ４ 在飞行控制系统参数优化中的应用示例 ………………………………………… （ ７５ ） ３? ４ 基于单纯形法的遗传算法 ……………………………………………………… （ ７７ ） ３? ４? １ 单纯形法简介 ………………………………………………………………… （ ７７ ） ３? ４? ２ 基于单纯形的遗传算法 ………………………………………………………… （ ７８ ） ３? ４? ３ 基于单纯形的遗传算法数字仿真结果…………………………………………… （ ８０ ） ３? ５ ３ 种基于直接搜索的遗传算法的对比 ………………………………………… （ ８３ ） ３? ５? １ ３ 种基于直接搜索的遗传算法搜索速度的对比 ………………………………… （ ８３ ） ３? ５? ２ ３ 种基于直接搜索的遗传算法搜索精度的对比 ………………………………… （ ８３ ） ３? ６ 遗传算法在无人机路径规划中的应用 ………………………………………… （ ８４ ） ３? ６? １ 协同逆推优化控制问题 ………………………………………………………… （ ８４ ） ３? ６? ２ 协同逆推优化控制求解 ………………………………………………………… （ ８７ ） ３? ６? ３ 仿真 …………………………………………………………………………… （ ８８ ） 第 ４ 章 基于正交设计和均匀设计的进化算法 ……………………………………… （ ９０ ） ４? １ 基于正交设计的进化算法 ……………………………………………………… （ ９０ ） ４? １? １ 正交设计 ……………………………………………………………………… （ ９０ ） ４? １? ２ 基于正交设计的进化算法 ……………………………………………………… （ ９３ ） ４? １? ３ 仿真验证 ……………………………………………………………………… （ ９４ ） ４? ２ 基于均匀设计的进化算法 ……………………………………………………… （ ９６ ） ４? ２? １ 均匀设计简介 ………………………………………………………………… （ ９６ ） ４? ２? ２ 基于均匀设计的进化算法 ……………………………………………………… （ ９８ ） ４? ２? ３ 仿真验证 ……………………………………………………………………… （ ９８ ）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 …… （ １０１ ） 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 ……………… （ １０１ ） ４? ３? ２ 基于小生境的改进正交设计进化算法…………………………………………… （ １０２） ４? ３? ３ 仿真验证 ……………………………………………………………………… （ １０３） 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应用 …………… （ １０４） 第 ５ 章 基于反馈机制和混沌变异的改进进化 ……………………………………… （ １０８） ５? １ 基于反馈机制的改进进化策略 ………………………………………………… （ １０８） ５? １? １ （ μ， λ） － ＥＳ 基本步骤 ………………………………………………………… （ １０８） ５? １? ２ 基于反馈机制的进化策略 ……………………………………………………… （ １０９） ５? １? ３ 基于反馈和共享机制的进化策略步骤…………………………………………… （ １１１ ） ５? １? ４ 数字仿真验证 ………………………………………………………………… （ １１１ ） ５? ２ 基于反馈机制和混沌变异的进化策略 ………………………………………… （ １１４） ５? ２? １ 混沌及其运动特性简介 ………………………………………………………… （ １１４） ５? ２? ２ 基于反馈机制和混沌变异的进化策略…………………………………………… （ １１６） ５? ２? ３ 数字仿真验证 ………………………………………………………………… （ １１７） 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优化中的应用 ……… （ １１９） 第 ６ 章 基于 Ｐａｒｅｔｏ 方法的多目 标 …………………………………………………… （ １２５） ６? １ 多目 标优化的基本概念 ………………………………………………………… （ １２５） ６? １? １ 多目 标优化的基本概念 ………………………………………………………… （ １２５） ６? １? ２ 多目 标进化算法的设计要求 …………………………………………………… （ １２６） ６? １? ３ 多目 标进化算法性能指标 ……………………………………………………… （ １２７） ６? １? ４ 多目 标进化算法的标准测试函数 ……………………………………………… （ １２９） ６? ２ 非劣分类遗传算法及其改进 …………………………………………………… （ １３１ ） ６? ２? １ ＮＳＧＡ － Ⅱ 算法 ………………………………………………………………… （ １３１ ） ６? ２? ２ ＮＳＧＡ － Ⅱ 的缺点及改进思路 …………………………………………………… （ １３３） ６? ２? ３ ＮＳＧＡ － Ⅱ 中自 适应 ＳＢＸ 算子及其性能分析 …………………………………… （ １３３） ６? ２? ４ Ｔｅｎｔ 映射性能分析及其改进 …………………………………………………… （ １３５） ６? ２? ５ ＡＣＨＮＳＧＡ － Ⅱ 算法 …………………………………………………………… （ １３９） ６? ３ 一种改进的非劣分类差分进化算法 （ ＩＮＳＤＥ） ……………………………… （ １４９） ６? ３? １ 差分进化算法基本原理 ………………………………………………………… （ １５０） ６? ３? ２ ＩＮＳＤＥ ………………………………………………………………………… （ １５３） ６? ３? ３ 数值仿真验证 ………………………………………………………………… （ １５６） ６? ４ 强度 Ｐａｒｅｔｏ 进化算法 （ ＳＰＥＡ２） 及其改进 …………………………………… （ １５８） ６? ４? １ ＳＰＥＡ２ 算法 …………………………………………………………………… （ １５９） ６? ４? ２ ＳＰＥＡ２ 算法的缺点分析及其改进 ……………………………………………… （ １６０） ６? ４? ３ 仿真验证 ……………………………………………………………………… （ １６２） ６? ５ 强度 Ｐａｒｅｔｏ 混沌差分进化算法 （ ＳＰＣＤＥ） …………………………………… （ １６４） ６５１ ＳＰＣＤＥ 算法的主要思想 ………………………………………………………… （ １６４）６５２ ＳＰＣＤＥ 算法的主要操作及步骤 ………………………………………………… （ １６４）６５３ 数值试验与分析 ……………………………………………………………… （ １６６）第 ７ 章 粒子群算法及其在飞行控制系统优化中的应用 …………………………… （ １６９）７１ 粒子群算法的基本理论 ………………………………………………………… （ １６９）７２ 基于粒子群算法的飞机鲁棒控制律设计 ……………………………………… （ １７０）７２１ 问题提出的背景 ……………………………………………………………… （ １７０）７２２ μ 综合理论概述………………………………………………………………… （ １７１ ）７２３ 存在弹性模态的飞机方程 ……………………………………………………… （ １７１ ）７２４ 使用粒子群算法优化加权函数 ………………………………………………… （ １７３）７２５ 仿真 …………………………………………………………………………… （ １７４）７２６ 控制器降阶 …………………………………………………………………… （ １７５）７３ 多目 标粒子群优化算法及其改进 ……………………………………………… （ １７７）７３１ 基本多目 标粒子群优化算法 …………………………………………………… （ １７８）７３２ 自 适应混合多目 标粒子群优化算法 …………………………………………… （ １７８）７３３ 性能验证 ……………………………………………………………………… （ １８４）第 ８ 章 飞行控制设计多目 标优化研究 ……………………………………………… （ １８９）８１ 多目 标飞机低阶等效系统拟配 ………………………………………………… （ １８９）８１１ 目 标函数的选择 ……………………………………………………………… （ １９０）８１２ 改进的精英保留策略 …………………………………………………………… （ １９１ ）８１３ 算法步骤 ……………………………………………………………………… （ １９２）８１４ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ １９２）８１５ 仿真结果分析 ………………………………………………………………… （ １９５）８２ 基于人机闭环参考模型的飞行控制多目 标优化设计 ………………………… （ １９５）８２１ 基于参考模型的飞行控制设计优化策略 ………………………………………… （ １９６）８２２ 基于人机闭环 ＴＤＮＳ 准则和 ＣＡＰ 准则的参考模型选择 ………………………… （ １９９）８２３ 基于人机闭环的飞行控制系统多目 标优化 ……………………………………… （ ２０８）８２４ ＰＩＯ 易感性分析………………………………………………………………… （ ２１２）８２５ 仿真结果分析 ………………………………………………………………… （ ２１２）８３ ＬＱＧ／ＬＴＲ 纵向飞行控制系统优化设计 ……………………………………… （ ２１２）８３１ ＬＱＧ／ＬＴＲ 设计的基本原理……………………………………………………… （ ２１３）８３２ 基于参考模型的 ＬＱＧ／ＬＴＲ 飞行控制系统优化设计方法 ………………………… （ ２１５）８３３ 基于参考模型的 ＬＱＧ／ＬＴＲ 设计方法仿真算例第 ９ 章 基于进化算法的飞机多 ……………………………………………………… （ ２４４）９１ 控制分配问题的基本内容 ……………………………………………………… （ ２４４）９１１ 控制分配问题的数学描述 ……………………………………………………… （ ２４４）９１２ 线性系统的分配描述 …………………………………………………………… （ ２４６）９１３ 非线性系统的分配描述 ………………………………………………………… （ ２４６）９１４ 执行器动态特性对控制分配的影响 …………………………………………… （ ２４８）９２ 广义逆分配法 …………………………………………………………………… （ ２４８）９２１ 伪逆法与加权伪逆法 …………………………………………………………… （ ２５０）９２２ 广义逆分配法的分配效率 ……………………………………………………… （ ２５０）９２３ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５２）９３ 基于小生境遗传算法的伪逆分配法设计 ……………………………………… （ ２５４）９３１ 问题的描述 …………………………………………………………………… （ ２５４）９３２ 基于小生境遗传算法的广义逆阵优化…………………………………………… （ ２５５）９３３ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５６）９４ 基于小生境遗传算法的加权伪逆法优化设计 ………………………………… （ ２５８）９４１ 基于小生境遗传算法的加权伪逆法优化 ………………………………………… （ ２５８）９４２ 仿真算例 ……………………………………………………………………… （ ２５９）９５ 基于遗传算法的控制分配系统设计 …………………………………………… （ ２６０）９５１ ＬＱＲ － 加权伪逆法控制分配系统设计 …………………………………………… （ ２６１ ）９５２ 仿真验证 ……………………………………………………………………… （ ２６３）第 １０ 章 蚁群算法及其在无人机 ……………………………………………………… （ ２６５）１０１ 蚁群算法简介 ………………………………………………………………… （ ２６５）１０１１ 蚁群算法中的基本概念 ……………………………………………………… （ ２６５）１０１２ 蚁群算法中的基本流程 ……………………………………………………… （ ２６７）１０１３ 蚁群算法中的常见衍生算法 …………………………………………………… （ ２６７）１０２ 基于蚁群算法的路径规划 …………………………………………………… （ ２７０）１０２１ 引入启 发式搜索方向的蚁群算法 ……………………………………………… （ ２７０）１０２２ 引入搜索代价的蚁群算法 …………………………………………………… （ ２７１ ）１０２３ 改善信息素播撒规则 ………………………………………………………… （ ２７１ ）１０２４ 改进的算法流程 ……………………………………………………………… （ ２７２）１０３ 基于改进蚁群算法的路径规划 ……………………………………………… （ ２７２）１０３１ 栅格 Ｖ 图方法 ………………………………………………………………… （ ２７２）１０３２ 概率地图方法 …………………………………………………………………１０５ 基于蚁群算法的多机任务分配技术 ………………………………………… （ ２８１ ）１０５１ 任务分配评价函数 …………………………………………………………… （ ２８２）１０５２ 基于蚁群算法的多机任务分配算法 …………………………………………… （ ２８２）１０５３ 仿真算法……………………………………………………………………… （ ２８３）１０６ 本章小结 ……………………………………………………………………… （ ２８５）第 １１ 章 总结…………………………………………………………………………… （ ２８６）１１１ 本书工作总结 ………………………………………………………………… （ ２８６）１１２ 需要进一步研究的问题和启发式算法在飞行控制系统中应用的展望 …… （ ２８８）附录 Ａｄｍｉｒｅ 飞机结构布局、 结构参数、 操纵面约束 ……………………………… （ ２８９）