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基于自适应连续蚁群算法的卫星星座设计(英文) 总被引:2,自引:0,他引:2
蚁群算法是一种解决多变量问题的新型启发式仿生算法。本文分析了卫星对地面的覆盖条件,提出用——/(n 1)重覆盖率来评价星座的覆盖性能,建立了以覆盖性能为目标函数的卫星星座参数优化模型。采用蚁群算法对卫星星座参数进行优化,为星座优化问题提供了一种新方法。在连续蚁群算法的基础上对算法进行改进,提出蚂蚁种群数量的自适应准则,有效的提高了搜索范围与收敛速度。通过仿真表明,与其他方法相比,蚁群算法在星座参数优化有着明显的效率。 相似文献
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基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置 总被引:3,自引:1,他引:2
给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n+1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求. 相似文献
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研究了Lambert转移的优化问题,并用于航天器的快速轨道机动。以二体模型为基础,在给定的转移时间范围内以燃料最省为目标函数,用蚁群算法(ACA)对Lambert机动问题进行寻优;将第一次寻优用于完成轨道机动所需的速度增量转换成航天器发动机有限推力下的时间序列;考虑地球主要摄动影响,再次用ACA对有限推力工作时段进行边值修正,保证航天器能转移至目标位置范围。仿真结果表明:双蚁群优化方法可有效修正由二体假设导致的Lambert转移的误差,同时由蚁群算法的较强寻优性能保证了Lambert机动过程的燃料最省。 相似文献
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在分析多任务导航星座中心任务和附加任务的基础上,用n 1重覆盖率评价星座对地面的覆盖性能,基于运筹图论对多任务星座设计及选星方案进行了研究。仿真结果表明,由该法确定的选星方案可满足多任务星座的使命要求。 相似文献
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