基于Pareto遗传算法的低轨红外星座设计
从空间目标监视性能的角度出发，分析了卫星总数以及星座发射费用等优化目标，综合考虑了Walker星座的碰撞等约束问题，建立了低轨红外星座设计的多目标优化模型。针对传统的基于权值选择的多目标优化方法无法同时得到多个Pareto最优解的缺点，使用了一种Pareto遗传算法以进行星座设计。根据低轨红外星座的特点，该算法在NSGA-Ⅱ算法的基础上引进了一种快速非劣性排序方法，并在进化过程中使用了非可行解修正和约束分层等约束处理方法。实验结果表明，该Pareto遗传算法无需进行权值选择，能够同时得到低轨红外星座设计的多个Pareto最优解，而且算法效率更高。
遗传算法 低轨红外星座设计 空间目标 多目标优化
谢恺 吴学伍 李毅
炮兵学院电子工程教研室，安徽 合肥 230031
国内会议
长沙
中文
636-639
2009-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）