基于离散粒子群算法的航天器在轨服务任务分配问题研究

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航天器任务分配对于提高多颗服务航天器之间的协同工作效率具有十分重要的意义;针对服务航天器协同目标分配问题特点,提出了一种基于离散粒子群算法的协同目标分配方法,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式,综合分析影响目标卫星价值、服务航天器损耗以及距离消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型;仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快、寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务航天器协同任务分配问题,特别是在大规模的任务分配中,该方法具有很强的优越性。 Spacecraft mission assignment is of great significance to improve the efficiency of cooperative work among multiple service spacecraft. In view of the characteristics of cooperative spacecraft target assignment problem, this paper proposes a collaborative target allocation method based on discrete particle swarm optimization New discrete particle swarm position and velocity update formula, the mathematical model of the task assignment problem in-orbit is established by comprehensively analyzing three key indicators such as target satellite value, service spacecraft loss and distance consumption. The simulation results show that discrete particle The proposed algorithm has the advantages of fast convergence speed, excellent searching ability and so on. It can effectively solve the cooperative spacecraft mission assignment problem under multi-constraints, especially in large-scale task assignment.
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