[发明专利]一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统

说明书

本公开提供了一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统，所述方案提高了粒子的收敛速度，增强粒子的全局搜索能力和局部开发能力，首先在粒子速度更新过程中引入新的速度引导方向并融入收缩控制因子，然后提出基于精英库的非支配解多样性评估机制，利用非支配解的多样性信息评估精英库外部存档中最优解的分布状态，设计全局最优解选择机制。利用全局最优选择机制选出的粒子引导算法不断优化；将本公开应用在火星探测器制动捕获过程中，同时考虑制动目标轨道精度和燃料消耗，相对于传统方法，在相同条件下更易收敛到最优解。

技术领域

本公开涉及多目标优化技术领域，尤其涉及一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

传统的火星探测器制动捕获优化策略包括有限推力模型下推力惯性定向、推力速度反向、推力匀速转动三种火星探测捕获策略，以及火星探测器近火点捕获制动以及姿态轨道耦合控制等问题，而针对多目标优化火星探测器制动捕获的方法研究很少。

现有的多目标优化算法主要分为基于Pareto支配的方法和基于分解的方法。基于Pareto支配框架的核心思想就是通过Pareto支配关系来筛选解。由于经常会出现两个解互不支配的情况，基于Pareto支配框架的算法中还需要引入一种多样性维持策略来进一步筛选解。目前基于Pareto支配的方法发展出了精英策略，运用不同的方法选取精英粒子引导算法优化。基于分解的多目标进化算法是将多目标问题转化为多个单目标子问题，然后通过线性的或非线性的聚合函数来实现，然后子问题之间协同进化，最终的多目标优化问题的解由每个子问题的解组成。

在算法收敛性方面，加快收敛速度和避免搜索陷入局部最优解是主要的改进方向。目前改进粒子收敛性方法主要有惯性系数w调整、近邻拓扑结构重构或构建新的多样性评价策略；在用于保存非支配解的外部存档方面，主要方法是在外部存档饱和后如何剔除多余的非劣解，主要方法有拥挤度距离排序、剪枝策略和基于参考点的外部档案维护方法。

发明人发现传统多目标优化算法在多目标优化问题领域一直有两个问题-- 多样性和收敛性；特别是在火星探测器制动捕获方面，其对于制动捕获的求解效率以及精度具有更高的要求；对于Pareto支配方法来说，如何选择全局最优解是首要的解决问题，但对于不同的多目标问题，解决效果往往参差不齐。对于分解方法主要存在两方面问题，一是对聚合函数的依赖性过强，对于同一个优化问题，选择不同聚合函数的优化效果差距很大；二是分解方法采用的线性分布的权重向量与问题真实的Pareto最优前沿分布不一致时，最后得到的Pareto最优前沿的分布性通常比较差。在火星探测器的制动捕获方面，目标轨道精度和燃料消耗两个方面往往是互相约束的两个目标，只提高轨道精度意味着燃料的大量消耗，导致资源浪费成本增加，而燃料不足更会导致探测器无法运行，因此，如何有效提高火星探测器制动捕获的多目标优化的效率和精度是急需解决的问题。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提供一种火星探测器制动捕获多目标优化方法及系统；所述方案基于多目标粒子群优化算法引入新的速度引导方向并融入收缩控制因子来增强粒子的全局搜索能力和局部开发能力；并通过精英库中非支配解的多样性信息评估最优解的分布状态，设计全局最优解选择机制自适应选择最优解，提高算法的多样性。

根据本公开实施例的第一个方面，提供了一种火星探测器制动捕获多目标优化方法，包括：

获取火星探测器的状态参数，确定推力沿速度反向的捕获策略中火星探测器制动捕获阶段的动力学方程；

利用终端位置误差和燃料消耗动态加权构造目标函数，并确定火星探测器制动捕获的相关约束；

利用改进的多目标粒子群算法对所述目标函数进行求解，获得最优的制动捕获策略。

进一步的，所述火星探测器的状态参数包括位置、速度和质量，其在在推力沿速度反向的捕获策略中火星探测器制动捕获阶段满足动力学方程：