第1章緒論 
1.1現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)的特點 
1.1.1現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)的特點 
1.1.2現(xiàn)代飛行控制系統(tǒng)設計的難點 
1.2啟發(fā)式算法綜述 
1.2.1遺傳算法綜述 
1.2.2進化策略綜述 
1.2.3多目標進化算法綜述 
1.3基于啟發(fā)式算法的飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化綜述 
1.3.1基于啟發(fā)式算法的飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化綜述 
1.3.2多目標參數(shù)綜合方法簡介 
1.3.3 CONDUIT簡介 
1.4本書的研究內(nèi)容 
1.5本章小結 
第2章飛機飛行品質(zhì)常用評價準則和飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化策略 
2.1飛機飛行品質(zhì)規(guī)范的基本體制 
2.1.1飛機的分類 
2.1.2飛行任務階段的種類 
2.1.3飛行品質(zhì)的等級 
2.2飛機飛行品質(zhì)的常用評價準則 
2.2.1等效系統(tǒng)的概念、原理和方法 
2.2.2飛機法向（飛行軌跡）軸的要求 
2.2.3飛機縱向速度軸的要求 
2.2.4飛機俯仰軸的飛行品質(zhì)評價準則 
2.2.5飛機滾轉(zhuǎn)軸的飛行品質(zhì)評價準則 
2.2.6飛機航向軸的飛行品質(zhì)評價準則 
2.3飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化策略和參考模型選擇 
2.3.1基于參考模型的飛行控制系統(tǒng)進化算法優(yōu)化策略 
2.3.2參考模型的選擇原則 
2.4多目標進化算法在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中應用時的問題 
2.4.1大包線范圍內(nèi)飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設計點的選擇 
2.4.2使用多目標進化算法對飛行控制系統(tǒng)進行優(yōu)化時偏好信息的處理 
2.5基于動壓的參數(shù)范圍快速界定和調(diào)參方法 
2.6本章小結 
第3章基于直接搜索的遺傳算法及其在飛行控制系統(tǒng)中的應用 
3.1遺傳算法概述 
3.1.1遺傳算法的基本概念和原理 
3.1.2適應度函數(shù)的選擇及其尺度變換 
3.1.3遺傳操作的具體方法 
3.1.4小生境技術 
3.2基于模式搜索法的遺傳算法 
3.2.1模式搜索法簡介 
3.2.2基于模式搜索法的遺傳算法 
3.2.3基于模式搜索法的遺傳算法數(shù)字仿真結果 
3.3基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法 
3.3.1旋轉(zhuǎn)方向法簡介 
3.3.2基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法 
3.3.3基于旋轉(zhuǎn)方向法的遺傳算法數(shù)字仿真結果 
3.3.4在飛行控制系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化中的應用示例 
3.4基于單純形法的遺傳算法 
3.4.1單純形法簡介 
3.4.2基于單純形的遺傳算法 
3.4.3基于單純形的遺傳算法數(shù)字仿真結果 
3.53種基于直接搜索的遺傳算法的對比 
3.5.13種基于直接搜索的遺傳算法搜索速度的對比 
3.5.23種基于直接搜索的遺傳算法搜索精度的對比 
3.6遺傳算法在無人機路徑規(guī)劃中的應用 
3.6.1協(xié)同逆推優(yōu)化控制問題 
3.6.2協(xié)同逆推優(yōu)化控制求解 
3.6.3仿真 
3.7本章小結 
第4章基于正交設計和均勻設計的進化算法及其在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應用 
4.1基于正交設計的進化算法 
4.1.1正交設計 
4.1.2基于正交設計的進化算法 
4.1.3仿真驗證 
4.2基于均勻設計的進化算法 
4.2.1均勻設計簡介 
4.2.2基于均勻設計的進化算法 
4.2.3仿真驗證 
4.3基于正交設計的進化算法和基于均勻設計的進化算法對比分析及改進 
4.3.1基于正交設計的進化算法和基于均勻設計的進化算法的對比分析 
4.3.2基于小生境的改進正交設計進化算法 
4.3.3仿真驗證 
4.4基于正交設計的小生境遺傳算法在飛機飛行控制系統(tǒng)中的應用 
4.5本章小結 
第5章基于反饋機制和混沌變異的改進進化策略及其在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應用 
5.1基于反饋機制的改進進化策略 
5.1.1（μ，λ） —ES基本步驟 
5.1.2基于反饋機制的進化策略 
5.1.3基于反饋和共享機制的進化策略步驟 
5.1.4數(shù)字仿真驗證 
5.2基于反饋機制和混沌變異的進化策略 
5.2.1混沌及其運動特性簡介 
5.2.2基于反饋機制和混沌變異的進化策略 
5.2.3數(shù)字仿真驗證 
5.3基于反饋機制和混沌變異的進化策略在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應用 
第6章基于Pareto方法的多目標進化算法及其改進 
6.1多目標優(yōu)化的基本概念 
6.1.1多目標優(yōu)化的基本概念 
6.1.2多目標進化算法的設計要求 
6.1.3多目標進化算法性能指標 
6.1.4多目標進化算法的標準測試函數(shù) 
6.2非劣分類遺傳算法及其改進 
6.2.1NSGA —Ⅱ算法 
6.2.2 NSGA —Ⅱ的缺點及改進思路 
6.2.3 NSGA —Ⅱ中自適應SBX算子及其性能分析 
6.2.4 Tent映射性能分析及其改進 
6.2.5 ACHNSGA —Ⅱ算法 
6.3一種改進的非劣分類差分進化算法（INSDE） 
6.3.1差分進化算法基本原理 
6.3.2 INSDE 
6.3.3數(shù)值仿真驗證 
6.4強度Pareto進化算法（SPEA2）及其改進 
6.4.1SPEA2算法 
6.4.2 SPEA2算法的缺點分析及其改進 
6.4.3仿真驗證 
6.5強度Pareto混沌差分進化算法（SPCDE） 
6.5.1 SPCDE算法的主要思想 
6.5.2 SPCDE算法的主要操作及步驟 
6.5.3數(shù)值試驗與分析 
第7章粒子群算法及其在飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化中的應用 
7.1粒子群算法的基本理論 
7.2基于粒子群算法的飛機魯棒控制律設計 
7.2.1問題提 
7.2.2μ綜合理論概述 
7.2.3存在彈性模態(tài)的飛機方程 
7.2.4使用粒子群算法優(yōu)化加權函數(shù) 
7.2.5仿真 
7.2.6控制器降階 
7.3多目標粒子群優(yōu)化算法及其改進 
7.3.1基本多目標粒子群優(yōu)化算法 
7.3.2自適應混合多目標粒子群優(yōu)化算法 
7.3.3性能驗證 
7.4本章小結 
第8章飛行控制設計多目標優(yōu)化研究 
8.1多目標飛機低階等效系統(tǒng)擬配 
8.1.1目標函數(shù)的選擇 
8.1.2改進的精英保留策略 
8.1.3算法步驟 
8.1.4仿真算例 
8.1.5仿真結果分析 
8.2基于人機閉環(huán)參考模型的飛行控制多目標優(yōu)化設計 
8.2.1基于參考模型的飛行控制設計優(yōu)化策略 
8.2.2基于人機閉環(huán)TDNS準則和CAP準則的參考模型選擇 
8.2.3基于人機閉環(huán)的飛行控制系統(tǒng)多目標優(yōu)化 
8.2.4 PIO易感性分析 
8.2.5仿真結果分析 
8.3LQG／LTR縱向飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設計 
8.3.1LQG／LTR設計的基本原理 
8.3.2基于參考模型的LQG／LTR飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設計方法 
8.3.3基于參考模型的LQG／LTR設計方法仿真算例 
8.4基于含約束的輸出反饋特征結構配置的飛行控制系統(tǒng)優(yōu)化設計 
8.4.1含約束的輸出反饋特征結構配置優(yōu)化設計方法 
8.4.2基于多目標優(yōu)化的含約束的輸出反饋特征結構配置的優(yōu)化設計 
8.4.3重構飛行控制系統(tǒng)的優(yōu)化設計 
8.5本章小結 
…… 
第9章基于進化算法的飛機多操縱面控制分配技術 
第10章蟻群算法及其在無人機航路規(guī)劃中的應用 
第11章總結 
附錄Admire飛機結構布局、結構參數(shù)、操縱面約束 
參考文獻