计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2014年
8期
2424-2428
,共5页
卫星有效载荷配置%多目标优化问题%MOEA/D%EMOEA/D-DE%种群初始化
衛星有效載荷配置%多目標優化問題%MOEA/D%EMOEA/D-DE%種群初始化
위성유효재하배치%다목표우화문제%MOEA/D%EMOEA/D-DE%충군초시화
satellite payload configuration%Multi-objective Optimization Problem (MOP)%Multi-Objective Evolutionary Algorithm based on Decomposition (MOEA/D)%Enhanced MOEA/D with Differential Evolution (EMOEA/D-DE)%population initialization
针对卫星有效载荷配置问题,提出了一种基于差分进化分解的改进多目标优化算法(EMOEA/D-DE)的有效载荷配置模型.该模型将配置问题转化为以卫星数、卫星冗余度为目标的多目标优化问题(MOP),并采用EMOEA/D-DE进行求解.此外,针对随机均匀初始化会导致种群在目标空间分布过于集中的问题,采用与优化目标相结合的随机初始化方法进行改进.实验结果表明,该模型所求解集的平均差异性在0.05以内,分布度值在0.9以上,具有较好的稳定性及分布性,且改进后的算法收敛速度提升近1倍,所求解的近似Pareto前沿相对更优.
針對衛星有效載荷配置問題,提齣瞭一種基于差分進化分解的改進多目標優化算法(EMOEA/D-DE)的有效載荷配置模型.該模型將配置問題轉化為以衛星數、衛星冗餘度為目標的多目標優化問題(MOP),併採用EMOEA/D-DE進行求解.此外,針對隨機均勻初始化會導緻種群在目標空間分佈過于集中的問題,採用與優化目標相結閤的隨機初始化方法進行改進.實驗結果錶明,該模型所求解集的平均差異性在0.05以內,分佈度值在0.9以上,具有較好的穩定性及分佈性,且改進後的算法收斂速度提升近1倍,所求解的近似Pareto前沿相對更優.
침대위성유효재하배치문제,제출료일충기우차분진화분해적개진다목표우화산법(EMOEA/D-DE)적유효재하배치모형.해모형장배치문제전화위이위성수、위성용여도위목표적다목표우화문제(MOP),병채용EMOEA/D-DE진행구해.차외,침대수궤균균초시화회도치충군재목표공간분포과우집중적문제,채용여우화목표상결합적수궤초시화방법진행개진.실험결과표명,해모형소구해집적평균차이성재0.05이내,분포도치재0.9이상,구유교호적은정성급분포성,차개진후적산법수렴속도제승근1배,소구해적근사Pareto전연상대경우.
