基于自適應模擬退火遺傳算法的月球軟著陸軌道優(yōu)化

摘要：將自適應遺傳算法與模擬退火算法相結合,形成一種自適應模擬退火遺傳算法.該算法不但具備了自適應遺傳算法的強大全局搜索能力,也擁有模擬退火算法的強大局部搜索能力.針對月球軟著陸軌道優(yōu)化的特點,利用一種新的參數化方法將軌道優(yōu)化問題轉換為非線性規(guī)劃問題,并應用提出的自適應模擬退火遺傳算法進行優(yōu)化.數值結果表明:該算法的收斂速度快,優(yōu)化精度高,且避免了初值敏感、病態(tài)梯度和局部收斂等問題,能夠搜索到全局最優(yōu)軌道. 作者： 朱建豐  徐世杰 Author： ZHU Jian-feng  XU Shi-jie 作者單位： 北京航空航天大學,宇航學院,北京,100083 期 刊： 航空學報   ISTICEIPKU Journal： ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA 年，卷(期)： 2007, 28(4) 分類號： V412.4+1 關鍵詞： 軌道優(yōu)化    自適應模擬退火遺傳算法    模擬退火算法    遺傳算法    月球軟著陸    參數化方法    機標分類號： V44 V47 機標關鍵詞： 自適應    模擬退火遺傳算法    月球軟著陸    軌道優(yōu)化    Genetic Algorithm    模擬退火算法    搜索能力    線性規(guī)劃問題    最優(yōu)軌道    問題轉換    數值結果    收斂速度    局部    初值敏感    參數化    應用    梯度    精度    方法    大全 基金項目： 國家自然科學基金 基于自適應模擬退火遺傳算法的月球軟著陸軌道優(yōu)化[期刊論文]  航空學報 --2007, 28(4)朱建豐  徐世杰將自適應遺傳算法與模擬退火算法相結合,形成一種自適應模擬退火遺傳算法.該算法不但具備了自適應遺傳算法的強大全局搜索能力,也擁有模擬退火算法的強大局部搜索能力.針對月球軟著陸軌道優(yōu)化的特點,利用一種新的參數化...

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