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一种改进的微分进化算法及其在多目标访问任务中的应用 被引量:2

An Improved Differential Evolution Algorithm and Its Application on Multiple Visiting Target Problem
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摘要 研究在给定时空约束下利用单平台机动实现地面多目标重访任务问题的建模与求解。首先在问题描述和建模过程中考虑多约束与性能指标要求,大大缩减优化算法的参数搜索空间,提高求解效率;然后针对传统微分进化算法的不足,提出一种改进的微分进化算法,并将其应用于求解多约束多目标重访优化问题。改进的微分进化算法通过引入双重自适应因子和独立变异体,提高了算法的优化效率并使其在陷入局部最优后仍具有一定的跳出局部最优的能力。仿真中改进的算法在打靶仿真均值,最优结果和均方差方面都远优于传统算法,验证了本文设计的建模方法和改进优化算法的正确性和有效性。 An optimal problem of orbit maneuver when multiple targets need to be visited in a described period of time is modeled and solved in this paper. Firstly,the problem description and modeling process considering multiple constraints and performance indexes can reduce the searching space and improve the efficiency. Then focusing on the drawbacks of the classical differential evolution algorithm,an improved algorithm is proposed and applied on the multiple visiting target problem. The traditional algorithm is improved by designing the double self-adaption control parameters and introducing a random mutant to improve the efficiency of optimizing and make the algorithm can jump out when trapped into the local optimum. Specific simulation verifies that the SA-DE-RM( rand) algorithm has a better performance on average value,best result and mean square error and it is feasible and effective.
出处 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第9期919-926,共8页 Journal of Astronautics
基金 国家自然科学基金(61690210 61690211)
关键词 机动轨道设计 自适应微分进化 多约束 多目标访问 Orbit maneuver design Self-adaptive differential evolution Multi-constraints Multiple visiting target
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参考文献6

二级参考文献46

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引证文献2

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