基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

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针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.
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