基于多種群混沌遺傳算法的GEO目標服務(wù)任務(wù)規(guī)劃

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摘要： 面向地球同步軌道（geosynchronous Earth orbit， GEO）空間目標碎片清除、燃料加注等不同在軌服務(wù)需求，研究了“固定儲油站+往返航天器”相結(jié)合的航天器任務(wù)規(guī)劃問題。首先，建立了多任務(wù)混合的燃料最優(yōu)雙層任務(wù)規(guī)劃模型，外層為目標服務(wù)序列規(guī)劃，內(nèi)層為軌道機動規(guī)劃。隨后，針對該連續(xù)-離散混合變量組合優(yōu)化問題，提出了一種多種群混沌遺傳算法（multi-group chaotic genetic algorithm， MGCGA），采用混合編碼表征決策變量，引入立方混沌映射算子提高初始種群質(zhì)量，多種群及精英保留策略使得算法在求解過程中能更為顯著地逼近全局最優(yōu)解。（剩余16949字）