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深空探测序列优化的多步遗传算法

鄂智博  李俊峰  
【摘要】:近年来,各国的航天探测活动中,大多数探测任务访问了多个探测目标,包括美国新地平线号与黎明号,欧空局的罗塞塔和菲莱号以及中国的嫦娥二号等。此外,最近几届的国际轨迹优化竞赛和中国空间轨道设计竞赛赛题,也均为多探测目标序列优化问题。然而,多探测目标序列优化问题是航天探测任务设计中极具挑战性的难题。该问题的设计空间巨大,并且具有多个局部最优解,很难求得全局最优解。因此,研究多探测目标序列优化问题的求解算法,早期关于多探测目标序列优化问题的求解算法研究集中在精确搜索算法,最有代表性的为树搜索类算法,包括分支定界与集束搜索等。上述方法的优势在于对解空间进行了较全面的搜索,对于小规模轨迹优化问题,可以通过设计适当的剪枝策略,以较小的计算代价获得全局最优解。而对于大规模轨迹优化问题,很难通过设计剪枝策略在保留最优解和减少计算量之间寻求平衡,往往不能在合理的计算时间内获得较优的结果。相比于精确搜索算法,启发式算法由于具有一定的随机性和全局性,可以在合理计算时间内获得较优的解。因此,本文给出了一种结构简单、但能有效获得最优解的遗传算法应用策略。本文提出了一种求解多探测目标序列优化问题的多步全局遗传算法,构造了遗传算法求解多步决策问题的应用策略。首先,介绍了多探测目标序列优化问题的数学模型。然后,给出了航天器轨道转移计算方法。接着,给出了多步全局遗传算法求解多探测目标序列优化问题的具体过程。最后,通过对比多步全局遗传算法和蒙特卡洛树搜索算法求解第十届国际轨迹优化竞赛赛题的计算结果,证明了多步全局遗传算法的有效性。

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