論文の概要: Robust Constrained Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Polynomial Chaos Expansion for Trajectory Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11387v1
• Date: Mon, 23 May 2022 15:33:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-26 15:18:08.723928
• Title: Robust Constrained Multi-objective Evolutionary Algorithm based on Polynomial Chaos Expansion for Trajectory Optimization
• Title（参考訳）: 軌道最適化のための多項カオス展開に基づくロバスト制約多目的進化アルゴリズム
• Authors: Yuji Takubo, Masahiro Kanazaki
• Abstract要約: 提案手法は,頑健な定式化をPCEを介して決定論的問題に書き換える。 ケーススタディとして,風の不確実性を考慮した超音速輸送(SST)の着陸軌道設計を最適化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: An integrated optimization method based on the constrained multi-objective evolutionary algorithm (MOEA) and non-intrusive polynomial chaos expansion (PCE) is proposed, which solves robust multi-objective optimization problems under time-series dynamics. The constraints in such problems are difficult to handle, not only because the number of the dynamic constraints is multiplied by the discretized time steps but also because each of them is probabilistic. The proposed method rewrites a robust formulation into a deterministic problem via the PCE, and then sequentially processes the generated constraints in population generation, trajectory generation, and evaluation by the MOEA. As a case study, the landing trajectory design of supersonic transport (SST) with wind uncertainty is optimized. Results demonstrate the quantitative influence of the constraint values over the optimized solution sets and corresponding trajectories, proposing robust flight controls.
• Abstract（参考訳）: 制約付き多目的進化アルゴリズム (MOEA) と非線形多項式カオス展開 (PCE) に基づく統合最適化手法を提案し, 時系列力学における頑健な多目的最適化問題を解く。 このような問題の制約は、動的制約の数が離散化された時間ステップによって乗算されるだけでなく、それぞれが確率的であるため、処理が難しい。 提案手法では,ロバストな定式化をpceを介して決定論的問題に書き換え,生成した個体発生,軌道生成,moeaによる評価の制約を順次処理する。 本研究では,風の不確実性を考慮した超音速輸送(SST)の着陸軌道設計を最適化した。 その結果、最適化された解集合と対応する軌道に対する制約値の定量的影響を示し、堅牢な飛行制御を提案する。

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