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1、------------------------------------------------------------------------------------------------基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化(1)第28卷第4期2007年7月航空学报ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICAVol28No4July2007基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化朱建丰,徐世杰(北京航空航天大学宇航学院,北京100083)OptimizationofLunarSoftLandingTrajectoryBased
2、onAdaptiveSimulatedAnnealingGeneticAlgorithmZHUJianfeng,XUShijie(SchoolofAstronautics,BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics,Beijing100083,China)摘要:将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟
3、退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。——————————————————————————————————————------------------------------------------------------------------------------------------------关键词:轨道优化;自适应模拟退火遗传算法;模拟退火算法;遗传算法;月球软着陆;参数化方法中图分类号:V4124+1文献标识码:AAbstract:Anadaptivesimu
4、latedannealinggeneticalgorithm(ASAGA)bycombiningadaptivegeneticalgorithm(AGA)withsimulatedannealingalgorithm(SAA)isdevelped.ThenewalgorithmprovidesnotonlywithstrongglobalsearchcapabilityofAGA,butalsowithstronglocalsearchcapabilityofSAA.Foroptimizationoflunarsoftlandingtrajectory,anewparam
5、eterizedmethodisusedtoconvertatrajectoryoptimizationproblemintoanonlinearprogrammingproblem(NLP),andthentheproposedASAGAisapplied.ThesimulationresultsindicatethattheASAGAtakesonfastconvergencerateandhighoptimizationprecision,moreoveritavoidsmanyshortcomingssuchasinitialvaluesensitivity,il
6、lconditionedgradientandlocalconvergenceandsoon.Itcanobtainglobaloptimumtrajectory.Keywords:trajectoryoptimization;adaptivesimulatedannealinggeneticalgorithm;simulatedannealingalgorithm;geneticalgorithm;lunarsoftlanding;parameterizedmethod第4期朱建丰等:基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着—————————————————————————
7、—————————————------------------------------------------------------------------------------------------------陆轨道优化807在月球表面实现软着陆是月球勘探的重要前提。由于月球表面没有大气,着陆器的速度必须完全由制动发动机抵消,才能实现安全软着陆。(SQP)方法和遗传算法(GA)对着陆轨道进行优化,但是多项式系数没有明确的物理意义,在求解时很难估计其初值,GA的初始种群也不易产生。所以,减少燃料消耗是增加有效载荷的关键所
