分散搜索优化的多星测控调度遗传算法

"一种基于分散搜索的多星测控调度遗传算法 (2015年) - 多星测控调度问题 - 分散搜索 - 遗传算法 - 局部最优 - 全局定向搜索 - 可行解表示 - 多样化初始集 - 参考集生成和更新 - 解组合 - 启发式局部搜索 - 仿真验证" 这篇论文探讨了多星测控调度问题，这是一个具有大规模搜索空间和多峰特性的复杂问题。传统简单遗传算法在解决此类问题时常常遭遇陷入局部最优和运行不稳定的挑战。为了克服这些缺点，研究者引入了分散搜索的思想，设计了一种混合遗传算法，它结合了全局的随机搜索和全局的定向搜索策略，旨在提高算法的全局优化能力和稳定性。 首先，文章介绍了问题背景，并提出了一个能够进行细粒度搜索的可行解表示方式。这种表示方法允许算法更精确地探索解决方案空间，从而更有效地处理多星测控调度的复杂性。 其次，为了实现算法的高效运行，论文提出了以下关键算法要素： 1. 多样化初始集产生方法：通过输入参数控制，生成多样化的初始种群，有助于跳出局部最优的困境，增加算法的探索能力。 2. 参考集生成和更新方法：基于质量和多样性的原则，不断更新参考集，确保算法能够在保持解的质量的同时，维持种群的多样性。 3. 解组合方法：通过吸取被组合个体的优良特性，进行解的组合，促进种群的进化和优化。 4. 启发式局部搜索的解提高方法：对生成的解进行启发式局部搜索，进一步提升解的质量，帮助算法逼近全局最优解。 通过仿真实验，研究证明了提出的基于分散搜索的混合遗传算法相对于简单遗传算法在求解质量上有显著的提升。这表明该算法在解决多星测控调度问题上具有更高的有效性和可靠性。 这项工作为解决具有大搜索空间和多峰性质的优化问题提供了一个新的视角，即通过分散搜索和遗传算法的融合来增强全局优化能力，对于航天领域及其他需要复杂调度的工程问题具有重要的理论和实践意义。