論文の概要: A differential evolution-based optimization tool for interplanetary
transfer trajectory design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06780v3
- Date: Tue, 13 Apr 2021 13:55:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-26 00:12:38.377277
- Title: A differential evolution-based optimization tool for interplanetary
transfer trajectory design
- Title（参考訳）: 惑星間移動軌道設計のための微分進化に基づく最適化ツール
- Authors: Mingcheng Zuo, Guangming Dai, Lei Peng, Zhe Tang
- Abstract要約: 本稿では,CODE (Cooperative Differential Evolution) と呼ばれる強力な微分進化に基づく最適化ツールを提案する。
CODEは、初期のプロセスでグローバルな構造を学ぶことに集中し、異なる局所空間の構造を自己適応的に学習する傾向がある2段階の進化過程を採用している。
最も複雑なMessenger(フル)問題に対して、目的関数が3.38km/sに等しい最良のソリューションは、他のスワム知能アルゴリズムが容易に到達できないレベルである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5792385818430937
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The extremely sensitive and highly nonlinear search space of interplanetary
transfer trajectory design bring about big challenges on global optimization.
As a representative, the current known best solution of the global trajectory
optimization problem (GTOP) designed by the European space agency (ESA) is very
hard to be found. To deal with this difficulty, a powerful differential
evolution-based optimization tool named COoperative Differential Evolution
(CODE) is proposed in this paper. CODE employs a two-stage evolutionary
process, which concentrates on learning global structure in the earlier
process, and tends to self-adaptively learn the structures of different local
spaces. Besides, considering the spatial distribution of global optimum on
different problems and the gradient information on different variables, a
multiple boundary check technique has been employed. Also, Covariance Matrix
Adaptation Evolutionary Strategies (CMA-ES) is used as a local optimizer. The
previous studies have shown that a specific swarm intelligent optimization
algorithm usually can solve only one or two GTOP problems. However, the
experimental test results show that CODE can find the current known best
solutions of Cassini1 and Sagas directly, and the cooperation with CMA-ES can
solve Cassini2, GTOC1, Messenger (reduced) and Rosetta. For the most
complicated Messenger (full) problem, even though CODE cannot find the current
known best solution, the found best solution with objective function equaling
to 3.38 km/s is still a level that other swarm intelligent algorithms cannot
easily reach.
- Abstract（参考訳）: 惑星間移動軌道設計の非常に敏感で非線形な探索空間は、地球規模の最適化に大きな課題をもたらす。
代表例として、欧州宇宙機関(esa)が設計したグローバル軌道最適化問題(gtop)の現在知られている最善の解を見つけることは非常に困難である。
この課題に対処するために,CODE(Cooperative Differential Evolution)と呼ばれる強力な微分進化に基づく最適化ツールを提案する。
CODEは、初期のプロセスでグローバルな構造を学ぶことに集中し、異なる局所空間の構造を自己適応的に学ぶ傾向がある2段階の進化過程を採用している。
また、異なる問題に対するグローバル最適の空間分布と異なる変数の勾配情報を考慮して、複数の境界チェック手法が採用されている。
また、CMA-ES(Covariance Matrix Adaptation Evolutionary Strategies)をローカルオプティマイザとして使用する。
従来の研究では、特定のSwarm知能最適化アルゴリズムは、通常、1つまたは2つのGTOP問題を解くことができる。
しかし、実験の結果、CODEはCassini1とSagasの既知の最良の解を直接見つけることができ、CMA-ESとの協力によりCassini2、GTOC1、Messenger (reduced)、Rosttaを解けることが示された。
最も複雑なMessenger(フル)問題に対して、CODEは現在の既知の最良のソリューションを見つけることができないが、客観的関数が3.38km/sに等しい最良のソリューションは、他のスワム知能アルゴリズムが容易に到達できないレベルである。
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