生物地理学优化算法的改进及其在卫星任务编排中的应用研究

发布时间：2025-05-07 03:01

　　生物地理学优化算法(Biogeography-Based Optimization,BBO)是通过研究生物有机体在空间和时间上的自然活动而构造出的一种优化算法,它属于一类新型群智能优化算法。BBO算法通过独特的迁移算子实现种群内的信息交流,并使用变异算子来增加种群的多样性。两种算子的结合促使算法具有寻优速度快、开发能力强的优点,且算法在解决复杂组合优化问题上优势明显。随着我国航天事业的飞速发展,用户对卫星观测目标的需求也越来越复杂。为了充分利用卫星资源并有效满足用户需求,对多颗卫星任务编排问题的探索具有重要意义。卫星任务编排问题是在充分考虑多颗卫星与多个地面站资源的前提下,并在满足多种约束条件的情况下,制定出无冲突的规划序列来达到用户需求。卫星任务编排问题实际上属于一种具有多目标多约束特点的组合优化问题,设计合适的规划模型与性能更好的优化算法具有一定的应用价值。针对BBO算法的优化特点,本文改进了BBO算法并将其应用到卫星任务编排问题上,具体内容如下:1.提出基于微扰动-差分迁移和混合变异的生物地理学优化算法(A BiogeographyBased Optimization algori...

【文章页数】：84 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 生物地理学优化算法的研究现状
        1.2.2 卫星任务编排问题的研究现状
        1.2.3 研究现状总结
    1.3 研究内容
    1.4 论文结构
第2章 生物地理学优化算法
    2.1 生物学理论基础
    2.2 BBO算法的初始化
    2.3 BBO算法的迁移操作
    2.4 BBO算法的变异操作
    2.5 BBO算法总流程
    2.6 本章小结
第3章 基于微扰动-差分迁移和混合变异的生物地理学优化算法
    3.1 非线性迁移率模型
    3.2 迁移算子的改进
        3.2.1 差分迁移算子
        3.2.2 微扰动因子
        3.2.3 微扰动和差分迁移算子
    3.3 变异算子的改进
        3.3.1 高斯变异
        3.3.2 柯西变异
        3.3.3 混合变异算子
    3.4 PDMBBO算法描述
    3.5 仿真实验与结果分析
        3.5.1 测试函数
        3.5.2 参数设置
        3.5.3 测试结果与分析
    3.6 本章小结
第4章 PDMBBO算法在卫星任务编排问题中的应用研究
    4.1 问题描述
        4.1.1 卫星对地观测
        4.1.2 卫星任务编排要素
        4.1.3 卫星任务编排问题
    4.2 建模过程
        4.2.1 问题假设
        4.2.2 参数表示
        4.2.3 模型建立
    4.3 算法求解
        4.3.1 编码与初始化
        4.3.2 适应度函数
        4.3.3 迁移算子
        4.3.4 变异算子
        4.3.5 算法流程
    4.4 仿真实验
        4.4.1 实验环境
        4.4.2 实验参数设计
        4.4.3 仿真实验与结果分析
    4.5 本章小结
第5章 总结与展望
    5.1 研究总结
    5.2 研究展望
参考文献
致谢
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本文编号：4043503