鲁棒优化方法提升火星探测转移轨道设计的稳定性

火星探测转移轨道的鲁棒优化设计是一项针对火星探测任务中的关键问题进行研究的工作。在实际火星探测过程中，由于设计变量可能存在不确定性，这可能导致轨道性能的波动。为了确保轨道的稳健性和可靠性，研究人员采用了最小最大鲁棒优化方法来处理这种不确定性。 传统的最小最大优化策略通常假设目标函数是确定的，但在实际工程问题中，决策变量可能会受到各种因素的影响，如测量误差、环境变化等，这些都可能构成不确定性。因此，研究者在此基础上引入了嵌套的差分演化算法。这个算法分为两层：内层算法负责计算在不确定性域下目标函数的最差情况，即找到最不利的结果；外层算法则基于这些最差情况，寻找全局的鲁棒优化解，确保轨道设计在面对各种不确定性时仍能达到最优性能。 通过一系列的试验验证，这种方法表现出良好的适应性，特别适用于那些目标函数没有解析表达式且高度非线性的问题。这类问题在复杂的航天工程设计中很常见，因为实际物理过程往往难以精确建模。实验结果显示，该鲁棒优化设计方法能够有效应对工程中的不确定性，为火星探测器的轨道设计提供了一种稳健而可靠的解决方案。 总结来说，这项研究的关键贡献在于将最小最大鲁棒优化与差分演化算法结合，以处理火星探测轨道设计中的不确定性，并通过实际案例证明了其在工程应用中的有效性。这对于提升火星探测任务的成功率以及确保航天器的安全运行具有重要意义。同时，这种方法也为其他领域，特别是涉及复杂优化问题的领域，提供了新的优化策略和思路。