文档摘要：侦察星座优化是天基信息体系建设的关键问题.为弥补以往研究大多只采用少量性能指标进行侦察星座优化的不足,提出了一种综合考虑5项性能指标的侦察星座优化模型.在解算优化模型过程中,为解决传统基于Pareto支配的进化算法出现的选择压力与多样性不足的问题,提出了TOPSIS-MOPSO(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution-Multi-ObjectiveParticleSwarmOptimization)算法,将多属性决策领域的TOPSIS引入进化算法中,并与SPD(StrengthenedParetoDominate)相结合,得到一种能够同时增强种群收敛性与多样性的环境选择策略.提出了基于Harmonic距离的全局最优粒子选择策略,加快种群收敛速度,保护种群多样性;提出了自适应进化算子选择策略,帮助算法摆脱局部最优解.将TOPSIS-MOPSO算法应用在侦察星座优化问题上,并与MOPSO、DGEA、AR-MOEA3种经典方法进行实验对比分析,实验结果显示,所提算法比其他3种算法在Δ*、IGD和HV上的最优指标值分别提升了19.76％、89.07％和28.2％.
Abstract：Theoptimizationofreconnaissanceconstellationisakeyissueintheconstructionofspace-basedinformationsystem.Inordertomakeupfortheshortcomingsofexistingstudiesinwhichonlyafewperformanceindicatorsareusedtooptimizethereconnaissanceconstellation,anoptimizationmodelwhichcomprehensivelyconsidersfiveperformanceindicatorsispresented.TOPSIS-MOPSOalgorithmisproposedtosolvetheproblemofinsufficientselectionpressureanddiversityinthetraditionalPareto-dominatedevolutionaryalgorithm.TheTechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution(TOPSIS)inthefieldofmulti-attributedecisionmakingisintroducedintoevolutionaryalgorithmandcombinedwithStrengthenedParetoDominate(SPD).Anenvironmentalselectionstrategythatcanenhancebothconvergenceanddiversityofpopulationisobtained.AglobaloptimalparticleselectionstrategybasedonHarmonicdistanceisproposedtoacceleratepopulationconvergenceandprotectthepopulationdiversity.Theadaptiveevolutionaryoperatorselectionstrategyisproposedtohelpthealgorithmgetridofthelocaloptimalsolution.Finally,TOPSIS-MOPSOalgorithmisappliedtothereconnaissanceconstellationoptimizationproblemandiscomparedandanalyzedwithMOPSO,DGEAandAR-MOEAthroughexperiment.Theresultsshowthat,comparedwiththosesofotherthreealgorithms,theoptimalindexvaluesofΔ*,IGDandHVareimprovedby19.76％,89.07％and28.2％respectively.
作者：刘亚丽 熊伟 韩驰 熊明晖 刘正Author：LIUYali XIONGWei HANChi XIONGMinghui LIUZheng
作者单位：航天工程大学复杂电子系统仿真实验室,北京101416
刊名：电讯技术 ISTICPKU
Journal：TelecommunicationEngineering
年，卷(期)：2024, 64(6)
分类号：V474.2
关键词：天基侦察系统 侦察星座优化 高维多目标优化 TOPSIS MOPSO
Keywords：space-basedreconnaissancesystem reconnaissanceconstellationoptimization highdementionalmany-objectiveoptimization TOPSIS MOPSO
机标分类号：TP391P315.61TP18
在线出版日期：2024年7月15日
基金项目：复杂电子系统仿真实验室基金资助项目基于TOPSIS-MOPSO的侦察星座优化设计[
期刊论文] 电讯技术--2024, 64(6)刘亚丽 熊伟 韩驰 熊明晖 刘正侦察星座优化是天基信息体系建设的关键问题.为弥补以往研究大多只采用少量性能指标进行侦察星座优化的不足,提出了一种综合考虑5项性能指标的侦察星座优化模型.在解算优化模型过程中,为解决传统基于Pareto支配的进化算...参考文献和引证文献
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引证文献
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