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基于Pareto遗传算法的低轨红外星座设计

谢恺  吴学伍  李毅  
【摘要】:从空间目标监视性能的角度出发,分析了卫星总数以及星座发射费用等优化目标,综合考虑了Walker星座的碰撞等约束问题,建立了低轨红外星座设计的多目标优化模型。针对传统的基于权值选择的多目标优化方法无法同时得到多个Pareto最优解的缺点,使用了一种Pareto遗传算法以进行星座设计。根据低轨红外星座的特点,该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上引进了一种快速非劣性排序方法,并在进化过程中使用了非可行解修正和约束分层等约束处理方法。实验结果表明,该Pareto遗传算法无需进行权值选择,能够同时得到低轨红外星座设计的多个Pareto最优解,而且算法效率更高。

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