本文關(guān)鍵詞：一種改進(jìn)的微分進(jìn)化算法及其在多目標(biāo)訪問任務(wù)中的應(yīng)用　出處：《宇航學(xué)報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：研究在給定時空約束下利用單平臺機(jī)動實現(xiàn)地面多目標(biāo)重訪任務(wù)問題的建模與求解。首先在問題描述和建模過程中考慮多約束與性能指標(biāo)要求,大大縮減優(yōu)化算法的參數(shù)搜索空間,提高求解效率;然后針對傳統(tǒng)微分進(jìn)化算法的不足,提出一種改進(jìn)的微分進(jìn)化算法,并將其應(yīng)用于求解多約束多目標(biāo)重訪優(yōu)化問題。改進(jìn)的微分進(jìn)化算法通過引入雙重自適應(yīng)因子和獨立變異體,提高了算法的優(yōu)化效率并使其在陷入局部最優(yōu)后仍具有一定的跳出局部最優(yōu)的能力。仿真中改進(jìn)的算法在打靶仿真均值,最優(yōu)結(jié)果和均方差方面都遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)算法,驗證了本文設(shè)計的建模方法和改進(jìn)優(yōu)化算法的正確性和有效性。
[Abstract]:This paper studies the modeling and solution of multi - objective revisit task with single - platform maneuver under a given space - time constraint . First , considering the requirement of multi - constraint and performance index in the process of problem description and modeling , this paper presents an improved algorithm of differential evolution , and then applies it to solving multi - constrained multi - objective revisiting optimization problem . The improved differential evolution algorithm is superior to the traditional algorithm by introducing double adaptive factors and independent variants . The improved algorithm in simulation is superior to the traditional algorithm in target simulation mean , optimal result and mean square error .

【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)航天學(xué)院;航天飛行動力學(xué)技術(shù)重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61690210,61690211)
【分類號】：TP18;V412.41
【正文快照】： 0引言以對地觀測、遙感和目標(biāo)偵查等任務(wù)目標(biāo)作為實際需求的對地訪問任務(wù)一直以來都是航天領(lǐng)域的核心問題之一。其中,多目標(biāo)覆蓋與重訪又是一個相對復(fù)雜的任務(wù),最為普遍的星座組網(wǎng)任務(wù)模式存在系統(tǒng)復(fù)雜、代價高昂、維護(hù)困難的弊端,因此通過單平臺機(jī)動的方式實現(xiàn)對地多目標(biāo)重訪

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1 陳超;羅建軍;;基于微分進(jìn)化算法的多目標(biāo)交會策略[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2012年10期

2 劉棕成;董新民;陳勇;;基于微分進(jìn)化算法的二自由度PID控制器參數(shù)優(yōu)化[J];飛行力學(xué);2012年02期

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本文編號：1392962