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基于自適應(yīng)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(yīng)遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合,形成一種自適應(yīng)模擬退火遺傳算法.該算法不但具備了自適應(yīng)遺傳算法的強(qiáng)大全局搜索能力,也擁有模擬退火算法的強(qiáng)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(shù)化方法將軌道優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換為非線性規(guī)劃問題,并應(yīng)用提出的自適應(yīng)模擬退火遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化.數(shù)值結(jié)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(xué),宇航學(xué)院,北京,100083 期 刊： 航空學(xué)報 ISTICEIPKU Journal： ACTA AERONAUTICA ET ASTRONAUTICA SINICA 年，卷(期)： 2007, 28(4) 分類號： V412.4+1 關(guān)鍵詞： 軌道優(yōu)化 自適應(yīng)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(shù)化方法 機(jī)標(biāo)分類號： V44 V47 機(jī)標(biāo)關(guān)鍵詞： 自適應(yīng) 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(zhuǎn)換 數(shù)值結(jié)果 收斂速度 局部 初值敏感 參數(shù)化 應(yīng)用 梯度 精度 方法 大全 基金項目： 國家自然科學(xué)基金 基于自適應(yīng)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(xué)報 --2007, 28(4)朱建豐 徐世杰將自適應(yīng)遺傳算法與模擬退火算法相結(jié)合,形成一種自適應(yīng)模擬退火遺傳算法.該算法不但具備了自適應(yīng)遺傳算法的強(qiáng)大全局搜索能力,也擁有模擬退火算法的強(qiáng)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(shù)化...【基于自適應(yīng)模擬退火遺傳算法的月球軟著陸軌道優(yōu)化】相關(guān)文章：
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