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EMOEA/D-DE算法在卫星有效载荷配置中的应用
被引量：
1
1
作者
李晖
袁文兵
熊慕舟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第8期2424-2428,共5页
针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型。该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解。此外,针对随机均匀...
针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型。该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解。此外,针对随机均匀初始化会导致种群在目标空间分布过于集中的问题,采用与优化目标相结合的随机初始化方法进行改进。实验结果表明,该模型所求解集的平均差异性在0.05以内,分布度值在0.9以上,具有较好的稳定性及分布性,且改进后的算法收敛速度提升近1倍,所求解的近似Pareto前沿相对更优。
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关键词
卫星有效载荷配置
多目标优化问题
MOEA
D
EMOEA
D-DE
种群初始化
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职称材料
题名
EMOEA/D-DE算法在卫星有效载荷配置中的应用
被引量：
1
1
作者
李晖
袁文兵
熊慕舟
机构
中国地质大学(武汉)计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第8期2424-2428,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61103145)
国家航天支撑基金资助项目(2012-HT-ZGDZDX)
文摘
针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型。该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解。此外,针对随机均匀初始化会导致种群在目标空间分布过于集中的问题,采用与优化目标相结合的随机初始化方法进行改进。实验结果表明,该模型所求解集的平均差异性在0.05以内,分布度值在0.9以上,具有较好的稳定性及分布性,且改进后的算法收敛速度提升近1倍,所求解的近似Pareto前沿相对更优。
关键词
卫星有效载荷配置
多目标优化问题
MOEA
D
EMOEA
D-DE
种群初始化
Keywords
satellite
payload
configuration
multi
-
objective
Optimization
Problem
（MOP）
multi
-
objective
evolutionaryalgorithm
based
on
decomposition
（
moeazd
）
Enhanced
MOEA/D
with
Differential
Evolution
（E
moeazd
-DE）
population
initialization
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
EMOEA/D-DE算法在卫星有效载荷配置中的应用
李晖
袁文兵
熊慕舟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
1
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