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(1) 舰载机出动作业的双层规划模型构建与约束分析
舰载机出动调度是一个涉及多机型、多工序、强耦合的复杂系统工程，其作业流程包括从机库调运至甲板、甲板上的牵引滑行、定点保障（加油、挂弹、通电检查）以及最终的起飞弹射。为了有效解决这一大规模组合优化问题，本研究建立了一种双层规划数学模型。上层规划（Leader）聚焦于宏观层面的调运调度，以最小化所有批次舰载机的总完成时间（Makespan）和最大化出动架次率为目标，决策变量主要涉及飞机的出库顺序、升降机分配以及甲板停机位指派。下层规划（Follower）则关注微观层面的起飞保障作业，旨在既定上层方案的约束下，优化单机在甲板上的具体作业路径和资源分配，目标是最小化单机保障作业的等待时间和资源冲突。模型中详细考虑了甲板空间几何约束、转运路径冲突、保障资源（如加油车、挂弹小组）的数量限制以及作业工序的先后逻辑约束。通过双层嵌套结构，将全局调度策略与局部执行细节解耦，既保证了指挥决策的全局最优性，又确保了底层作业的可执行性。
(2) 自适应遗传-粒子群混合算法与双层交互求解策略
针对双层规划模型求解过程中上下层耦合导致的计算复杂度高、收敛困难的问题，本研究设计了一种改进的混合进化算法。在上层求解中，结合了自适应遗传算法（AGA）和粒子群算法（PSO）。利用遗传算法的交叉变异操作维持种群多样性，同时引入线性递减惯性权重和时变学习因子的PSO机制来增强局部搜索能力，快速锁定最优的出动序列。在下层求解中，为了快速响应上层的决策变量，采用了融合禁忌搜索的粒子群算法和自适应模拟退火算法。核心创新在于建立了高效的上下层交互机制：上层将生成的出动序列作为参数传递给下层，下层在完成具体的资源分配和路径校验后，将计算得到的作业时间成本和冲突惩罚值反馈给上层，作为上层个体的适应度评价依据。这种闭环反馈机制有效避免了算法在不可行解空间中的无效搜索，并通过禁忌表机制防止了对同一局部极值的重复访问，显著提高了双层算法的协同收敛速度。
(3) 基于RRT的运动规划与动态避障碰撞检测
为了确保调度方案在物理层面安全可行，本研究深入探讨了舰载机及牵引车在甲板受限空间内的运动学问题。建立了包含转弯半径限制、最大速度限制和加减速特性的车辆运动学模型。在路径规划方面，采用了改进的快速探索随机树（RRT）算法。传统RRT生成的路径往往曲折且不平滑，不符合牵引车的实际驾驶习惯，因此引入了路径平滑处理和目标偏向策略，使得生成的路径更符合甲板作业规范。在碰撞检测方面，利用包围盒技术和射线法实时计算运动物体之间的距离，能够精确识别机翼扫掠区域与其他飞机或甲板设施的潜在冲突。针对多机协同作业中可能出现的死锁和拥堵问题，设计了基于优先级的避障策略。根据任务的紧迫程度和飞机的当前状态（如是否挂载实弹），动态调整各机的通行优先级，高优先级目标保持航线，低优先级目标执行等待或避让动作。
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