公开(公告)号：CN115795831A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211438300.9

申请日：2022-11-16

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 肖刚 ,  田蓓 ,  沈玙

IPC: G06F30/20 ,  G06N3/006 ,  G06F111/08 ,  G06F111/04 ,  G06F111/06

Abstract: 一种基于密母算法的两目标试飞任务优化规划方法，通过设置种群规模、最大迭代次数、交叉概率和变异概率，根据编码规则随机生成大小为的初始化种群，对种群中每个个体通过任务执行逻辑修复机制对任务执行向量编码进行修复，并利用空闲时间插入技术对种群中个体的编码进行解码并计算种群中两个目标的适应度值，再通过选择50％优势个体来执行局部搜索得到种群，对于种群，通过字典序优化选择生成新的子代个体，对种群执行交叉操作生成后代，并对种群通过变异操作生成后代；本发明在满足试飞任务与试验机的约束条件下，对试飞周期和任务转移耗费进行有序地优化。

公开(公告)号：CN115983566A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211617626.8

申请日：2022-12-15

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 肖刚 ,  田蓓 ,  沈玙

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q10/04

Abstract: 一种基于深度强化学习的动态试飞任务规划方法，以同时最小化试飞周期和任务延期度为目标，构建试飞任务规划问题模型以及试飞任务选择规则和驾机安排的启发式规则；定义包括试验驾机特征信息、系统特征信息和未完成任务特征信息的试飞任务规划环境的状态信息以及基于规划目标的奖励函数；通过建立基于决策‑评价的近端策略优化模型，利用训练数据对优化模型进行训练后，在线动态规划试飞任务。本发明既保证算法的计算效率，也可以提高启发式规则的全局最优能力，显著优化试飞周期和任务延期度。