混沌免疫遗传算法优化航空航天飞行轨迹：燃料消耗最小化

本文主要探讨了"基于混沌免疫遗传算法的飞行轨迹优化研究"，发表于2010年10月的武汉理工大学学报。论文由吴迪、王峰和杨晟尧三位作者共同完成，他们来自大连理工大学计算机学院。这项研究旨在改进遗传算法（Genetic Algorithm, GA）的性能，特别关注在航空航天器轨迹优化中的应用。 首先，作者提出了一个创新的混合遗传算法，它结合了混沌理论的特性。混沌理论被利用其随机性、遍历性和内在规律性，用于种群的初始化。这种方法减少了搜索过程中的盲目性，使得初始种群能在解空间内得到更均匀的分布，从而提升算法的全局探索能力。 其次，论文引入了免疫浓度调节机制，这是一种维护种群多样性的策略。这种机制有助于防止早熟现象的发生，即在搜索过程中过早地收敛到局部最优，从而确保算法能够在整个搜索空间中持续寻找更好的解决方案。 此外，作者还引入了自适应生成疫苗的方法，进一步提升了算法的效率。这种方法能够动态调整搜索策略，使算法在优化过程中更加智能，从而加速寻优速度，提高算法的收敛速度和优化结果的质量。 研究的焦点是天空飞行器的轨迹优化，特别是关注爬升阶段燃料消耗的最小化问题。通过数值仿真，作者验证了所提出的混沌免疫遗传算法的有效性。实验结果表明，与传统方法相比，新算法能够在满足飞行性能要求的同时，显著减少燃料消耗，对于实际航空器设计具有重要的工程应用价值。 该论文的研究领域属于自然科学，特别是在计算机科学和技术（Computer Science and Technology）下的飞行器控制与优化（Aerospace Vehicle Control and Optimization）。中图分类号TP871表明了它在信息技术与自动化技术方面的具体定位。关键词包括混沌、免疫、遗传算法和轨迹优化，这些关键词揭示了论文的核心研究内容和方法论。 这篇论文在混沌理论、免疫系统模拟和遗传算法融合的基础上，提出了一种创新的优化策略，对于提升航空航天器轨迹优化的效率和性能具有重要的理论和实践意义。