論文の概要: GEO satellites on-orbit repairing mission planning with mission deadline
constraint using a large neighborhood search-genetic algorithm
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03878v1
- Date: Fri, 8 Oct 2021 03:33:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-12 01:12:32.846698
- Title: GEO satellites on-orbit repairing mission planning with mission deadline
constraint using a large neighborhood search-genetic algorithm
- Title（参考訳）: 大近傍探索-ジェネティックアルゴリズムを用いたミッション期限制約付き地球衛星軌道修正ミッション計画
- Authors: Peng Han, Yanning Guo, Chuanjiang Li, Hui Zhi, Yueyong Lv
- Abstract要約: 本稿では,多対多の軌道修正ミッション計画のための大規模近傍探索適応型遺伝的アルゴリズム(LNS-AGA)を提案する。
多くの軌道上の修理シナリオでは、いくつかのサーベイリング宇宙船とターゲット衛星がGEO軌道にあり、RAANと真の異常がある。
ミッションの目的は、すべての衛星が修理された全ての衛星の総コストを最小化するために、すべての衛星の最適なサービスシーケンスと軌道ランデブー時間を見つけることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.106508530625051
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper proposed a novel large neighborhood search-adaptive genetic
algorithm (LNS-AGA) for many-to-many on-orbit repairing mission planning of
geosynchronous orbit (GEO) satellites with mission deadline constraint. In the
many-to-many on-orbit repairing scenario, several servicing spacecrafts and
target satellites are located in GEO orbits which have different inclination,
RAAN and true anomaly. Each servicing spacecraft need to rendezvous with target
satellites to perform repairing missions under limited fuel. The mission
objective is to find the optimal servicing sequence and orbit rendezvous time
of every servicing spacecraft to minimize total cost of all servicing
spacecrafts with all target satellites repaired. Firstly, a time-dependent
orbital rendezvous strategy is proposed, which can handle the mission deadline
constraint. Besides, it is also cost-effective compared with the existing
strategy. Based on this strategy, the many-to-many on-orbit repairing mission
planning model can be simplified to an integer programming problem, which is
established based on the vehicle routing problem with time windows (VRPTW)
model. In order to efficiently find a feasible optimal solution under
complicated constraints, a hybrid adaptive genetic algorithm combining the
large neighborhood search procedure is designed. The operations of "destroy"
and "repair" are used on the elite individuals in each generation of the
genetic algorithm to enhance local search capabilities. Finally, the
simulations under different scenarios are carried out to verify the
effectiveness of the presented algorithm and orbital rendezvous strategy, which
performs better than the traditional genetic algorithm.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,地球同期軌道(GEO)衛星の多対多の軌道修正ミッション計画のための大規模近傍探索適応遺伝的アルゴリズム(LNS-AGA)を提案する。
多くの軌道上の修理シナリオでは、いくつかのサーベイリング宇宙船とターゲット衛星がGEO軌道にあり、RAANと真の異常がある。
それぞれの宇宙船は、限られた燃料で修理ミッションを行うために、ターゲット衛星とランデブーする必要がある。
ミッションの目的は、全てのサービテーション宇宙船の最適なサービッキングシーケンスと軌道ランデブー時間を見つけ、すべてのターゲット衛星が修理されたサービッキング宇宙船の総コストを最小化することである。
まず、ミッション期限の制約を処理可能な、時間に依存した軌道ランデブー戦略が提案されている。
また、既存の戦略に比べてコスト効率も高い。
この戦略に基づいて、多対多の軌道修正ミッション計画モデルを、時間ウィンドウ(VRPTW)モデルを用いた車両ルーティング問題に基づいて確立した整数プログラミング問題に単純化することができる。
複雑な制約下で実現可能な最適解を効率的に見つけるために,大規模な近傍探索手法を組み合わせたハイブリッド適応遺伝的アルゴリズムを設計する。
遺伝的アルゴリズムの各世代におけるエリート個人の「破壊」と「修復」の操作は、局所探索能力を高めるために使用される。
最後に,従来の遺伝的アルゴリズムよりも優れた提案アルゴリズムと軌道ランデブー戦略の有効性を検証するために,異なるシナリオ下でシミュレーションを行った。
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