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首页> 外文会议>2008 National Academic Symposium for Ph. D. Candidates and Tri-University Workshop on Aero-Structural Mechanics amp; Aerospace Engineering(NASPCTUWMAE2008)（2008年国际航天航空工程会议暨2008年博士生学术会议（力学）） >Trajectory Optimization of the Exploration of Asteroids Using Swarm Intelligent Algorithms
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Trajectory Optimization of the Exploration of Asteroids Using Swarm Intelligent Algorithms

机译：群体智能算法在小行星探索中的轨迹优化

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With the rapid development of the aerospace technology, more and more attention has been focused on the deep space exploration. The advantages of low-thrust spacecraft bring both benefits and challenges in space explorations. At one time，a few asteroids are selected to be explored by the means of energy relation and phase relation. As a typical NP-HARD problem, trajectory optimization has become the hot point in aerospace research. Considering the limitation of classical local optimization algorithms, variant global optimization algorithms for trajectory optimization are applied in lots of literature. Based on the parameters optimization of low thrust and impulse maneuver, this paper investigates the DE, PSO, GA algorithms and generates two hybrid algorithms. The results in this paper indicate the validity and feasibility of the hybrid algorithms.
机译：随着航空航天技术的飞速发展，越来越多的注意力集中在深空探测上。低推力航天器的优势给太空探索带来了好处和挑战。一次，通过能量关系和相位关系选择了几个小行星进行探索。轨迹优化作为一个典型的NP-HARD问题，已成为航空航天研究的热点。考虑到经典局部优化算法的局限性，在许多文献中都采用了用于轨迹优化的变体全局优化算法。基于低推力和冲量机动的参数优化，研究了DE，PSO，GA算法，并生成了两种混合算法。本文的结果表明了混合算法的有效性和可行性。

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