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"多对多"模式下GEO卫星在轨加注任务规划
文献摘要：
随着在轨服务技术的发展和对航天器发射运营成本的控制,航天器在轨服务模式将由"一对一"服务逐步发展为"一对多""多对多"的服务模式.在具有多个服务目标的模式下,针对服务航天器的任务分配与规划将变得尤为关键.因此,本文研究了多服务航天器为多个地球同步轨道(GEO)卫星进行在轨加注的任务规划问题.首先,考虑服务航天器容量约束、服务路径约束等多类约束条件,以最小化燃料消耗为优化指标,以每个服务航天器的服务顺序为决策变量,建立"多对多"在轨加注任务规划模型.其次,针对遗传算法局部搜索能力差、易陷入局部最优的缺陷,设计了一种将大邻域搜索算法和遗传算法相结合的混合启发式算法(LNS-GA),用以求解该任务规划问题.该算法利用大邻域搜索算法中的"破坏"和"修复"思想,对遗传算法每一代种群中的精英个体进行进一步的迭代搜索,从而增强算法的局部搜索能力.最后,通过设定的仿真场景与单一遗传算法进行仿真对比,验证了本文所提出算法的有效性和优越性.
文献关键词：
GEO卫星;在轨加注;任务规划;遗传算法;大邻域搜索算法
中图分类号：
作者姓名：
韩鹏;李兴龙;李传江;智慧
作者机构：
哈尔滨工业大学 航天学院,黑龙江 哈尔滨150001;上海宇航系统工程研究所,上海201109
文献出处：
引用格式：
[1]韩鹏;李兴龙;李传江;智慧-."多对多"模式下GEO卫星在轨加注任务规划)[J].上海航天（中英文）,2022(02):8-14,23
A类：
B类：
多对多,GEO,在轨加注,任务规划,在轨服务,航天器,运营成本,成本的控制,一对一,服务目标,任务分配,多服务,地球同步轨道,规划问题,容量约束,服务路径,优化指标,决策变量,规划模型,局部搜索,搜索能力,局部最优,大邻域搜索算法,混合启发式算法,LNS,GA,法利,精英个体,迭代搜索,增强算法,仿真场景,仿真对比
AB值：
0.321116
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