近日，航空航天学院青年教师吴宇在智能计算权威期刊《Swarm and Evolutionary Computation》(中科院分区计算机科学1区Top期刊，影响因子6.912)发表了题为“A survey on population-based meta-heuristic algorithms for motion planning of aircraft”的综述论文，吴宇老师为该论文的唯一作者。
      该论文系统全面地总结了自2005年以来，基于种群的元启发式算法(population-based meta-heuristic algorithms, PMH algorithm)在飞行器航迹规划问题(aircraft motion planning problem, AMP problem)上的应用，并且对AMP问题面临的挑战、如何选择合适的PMH算法求解特定AMP问题、AMP问题及PMH算法未来研究方向等重要前沿问题发表了观点，提出了指导性建议。
       AMP问题是指为了实现某个目标，在考虑多种复杂约束条件（飞行器、任务、环境）情况下，为飞行器规划出一条从起点到终点的航迹。该问题在航空宇航，导航、制导与控制等学科中具有重要地位，是飞行器设计与使用、飞行驾驶训练、飞行器自主智能飞行等过程中不可或缺的重要环节，如图1与图2所示。

图1 飞行器航迹规划问题在航空宇航学科中的地位

图2 飞行器航迹规划问题问题在导航、制导与控制学科中的地位

       AMP问题是一类优化问题，PMH算法是一类模拟自然与社会现象、生物行为的启发式优化算法，非常适合于求解包括AMP问题在内的大规划、非线性、强约束的优化问题，近年来已被广泛应用于各种AMP问题的求解中。然而目前缺乏对PMH算法应用于求解AMP问题的共性研究，这也是此篇综述研究的出发点。
      吴宇老师主要研究方向为飞行器飞行动力学建模与航迹规划、飞行器协同控制与任务规划，长期致力于对各种PMH算法的研究，并且与飞行器特性相结合，形成了一套基于智能优化理论的飞行器航迹规划方法。此篇综述论文是对该方向研究工作的阶段性总结，也对将来的研究进行了展望。
论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210650221000055

（作者、图片来源：吴宇团队      编辑：尹瑞森）