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Hidden Genes Genetic Algorithm for Multi-Gravity-Assist Trajectories Optimization

机译：多重力辅助弹道优化的隐藏基因遗传算法

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摘要

The problem of optimal design of a multi-gravity-assist space trajectory, with a free number of deep spacenmaneuvers, poses a multimodal cost function. In the general form of the problem, the number of design variables isnsolution dependent. This paper presents a genetic-based method developed to handle global optimization problemsnwhere the number of design variables vary from one solution to another. A fixed length for the design variables isnassigned for all solutions. Independent variables of each solution are divided into effective and ineffective segments.nIneffective segments (hidden genes) are excluded in cost function evaluations. Full-length solutions undergo standardngenetic operations.This newmethod is applied to several interplanetary trajectory design problems.Thismethod hasnthe capability to determine the number of swing-bys, the planets to swing by, launch and arrival dates, and thennumber of deep space maneuvers, as well as their locations, magnitudes, and directions, in an optimal sense. Thenresults presented in this paper show that solutions obtained using this tool match known solutions for complex casenstudies.
机译：具有自由数量的深空操纵的多重力辅助空间轨迹的最优设计问题带来了多峰成本函数。在问题的一般形式中，设计变量的数量与解决方案有关。本文提出了一种基于遗传的方法，用于解决全局优化问题，其中设计变量的数量因一种解决方案而异。为所有解决方案分配固定长度的设计变量。每个解决方案的自变量分为有效和无效部分。n无效部分（隐藏基因）在成本函数评估中被排除。全长解决方案需要进行标准遗传运算，该新方法适用于几个行星际轨迹设计问题，该方法无法确定绕行次数，绕行行星，发射和到达日期以及深空机动次数。以及它们的位置，大小和方向，都是最佳状态。然后，本文提出的结果表明，使用此工具获得的解决方案与复杂案例研究的已知解决方案相匹配。

著录项

  • 来源
    《Journal of Spacecraft and Rockets》 |2011年第4期|p.629-641|共13页
  • 作者

    Ahmed Gad and Ossama Abdelkhalik;

  • 作者单位

    Michigan Technological University, Houghton, Michigan 49931-1295.;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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