"多对多"模式下GEO卫星在轨加注任务规划

• 作者: 韩鹏 李兴龙 李传江 智慧
• 来源期刊: 上海航天（中英文）
• 学科: 航空航天
• 关键词: GEO卫星 在轨加注 任务规划 遗传算法 大邻域搜索算法
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 空天安全技术专栏|Technology of Space Safety
• 页码范围: 8-14,23
• 页数: 8页
• 分类号: V448.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.19328/j.cnki.2096‑8655.2022.02.002

摘要

随着在轨服务技术的发展和对航天器发射运营成本的控制,航天器在轨服务模式将由"一对一"服务逐步发展为"一对多""多对多"的服务模式.在具有多个服务目标的模式下,针对服务航天器的任务分配与规划将变得尤为关键.因此,本文研究了多服务航天器为多个地球同步轨道(GEO)卫星进行在轨加注的任务规划问题.首先,考虑服务航天器容量约束、服务路径约束等多类约束条件,以最小化燃料消耗为优化指标,以每个服务航天器的服务顺序为决策变量,建立"多对多"在轨加注任务规划模型.其次,针对遗传算法局部搜索能力差、易陷入局部最优的缺陷,设计了一种将大邻域搜索算法和遗传算法相结合的混合启发式算法(LNS-GA),用以求解该任务规划问题.该算法利用大邻域搜索算法中的"破坏"和"修复"思想,对遗传算法每一代种群中的精英个体进行进一步的迭代搜索,从而增强算法的局部搜索能力.最后,通过设定的仿真场景与单一遗传算法进行仿真对比,验证了本文所提出算法的有效性和优越性.