基于信息描述与推理的智能优化理论与应用

本项目将贝叶斯网络融入优化机制中，匹配优良解集的进化信息，构建基于信息描述与推理的智能优化理论，适应背景因素多变和目标动态改变的无人飞行器的实时路径规划。通过刻划优良解集的内在联系和属性，创建可靠有效的信息描述机制，提高优化过程的动态性和自主性；研究基于图形模型的信息推理方法，建立优良解集的生成机制，增强优化过程的方向性和实时性；探讨基于信息描述与推理的智能优化应用仿真，建立优化算法的理论基础，增强优化机制的针对性和实用性。本项目不仅为智能优化技术的深入研究提供新颖的思路和方法，开辟新的研究领域，而且通过优化信息的描述和推理方面的理论突破，建立有效的数据和图形模型匹配技术和算法，为环境易变、制约因素众多等复杂大系统的优化和无人飞行器的实时路径规划等提供有效的智能优化机制和应用范例。