遗传算法计算轨道变轨

资 源 简 介

遗传算法计算轨道变轨

详 情 说 明

卫星轨道变轨控制问题是一个典型的非线性优化问题，传统方法如直接法或间接法在处理复杂约束时面临诸多挑战。遗传算法作为一种仿生优化策略，通过模拟自然选择机制为这类问题提供了新颖的解决思路。

遗传算法解决轨道变轨的核心在于将控制量编码为染色体。通常采用分段线性化的方式表示控制曲线，每个基因片段对应特定时间段内推力方向角或大小。初始种群通过随机生成满足发射窗口约束的个体形成，这些约束包括初始位置、速度与目标轨道的相位匹配要求。

适应度函数设计需兼顾终端精度和能耗指标。常见做法是将终端位置误差作为惩罚项，与燃料消耗共同构成多目标评价体系。针对过程约束如最大过载限制，可采用动态惩罚函数在迭代中逐步收紧约束条件。

选择算子倾向于保留能耗更低且终端误差小的个体，而交叉和变异操作需保证生成的新个体仍满足基本物理约束。特别值得注意的是，轨道动力学方程作为仿真环节需要嵌入到适应度评估中，通过数值积分验证每个控制方案的实际效果。

该方法的优势在于能同时优化发射窗口和变轨轨迹，自动探索传统方法难以处理的复杂解空间。实践表明，通过调整种群规模和变异概率，算法可以在数百代内收敛到满足工程精度要求的次优解。