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卫星舱布局问题指的是卫星有效载荷在卫星舱体内有限空间进行合理摆放的组合优化问题，是组合数学和运筹学等多个学科的研究热点。卫星舱布局优化问题涉及到多学科、多领域的知识如逻辑推理、计算机图形学、计算几何学、运筹学等。卫星舱布局问题在有限的时间内无法得到其最优解，属于NP难问题的一种。通过简化其仪器和设备为圆柱体和长方体并竖直放置在承载板上，卫星舱布局设计问题主要归结为如下三类性能约束布局问题。(1)性能约束圆形Packing问题；(2)性能约束矩形Packing问题；(3)性能约束圆与矩形Packing问题。其中，后者的求解较前两种困难，其求解主要是采用EA、协同和人机交互演化算法。它们都需要进行干涉量计算，这已成为其求解精度和计算效率提高的瓶颈。因此，本课题组在国家自然科学基金(61272294)、湖南省自然科学基金(11JJ6050)以及湖南省教育厅基金(11A120)等的支持下对上述问题展开研究。本文是以卫星舱模型布局设计为背景研究二维惯性约束圆与矩形Packing问题，提出求解性能驱动的圆与矩形Packing问题的启发式蚁群算法，并用简化国际商业通信卫星舱的布局问题对算法进行验证。具体的工作和创新点如下：1.针对圆与矩形Packing问题，提出了一种定序定位的启发式算法。从问题本身的已知信息获取布局知识，以此建立启发式定位和定序规则。它能快速构造出较优的可行布局方案。2.针对带惯性约束的圆与矩形Packing问题，提出一种启发式蚁群算法。将启发式算法与蚁群优化相结合求得卫星舱布局问题中四个承载面上的子布局方案的包络半径以及转动惯量最优的的布局方案。实验表明，启发式蚁群算法在求解带惯性约束的圆与矩形Packing问题时优于已有算法。3.针对卫星舱模型布局问题，提出一种分治协同演化算法。先用基于势能函数的拟物算法对卫星舱模型中四个承载面的包络半径和转动惯量作进一步优化，再在其不变的基础上通过粒子群算法优化使惯量夹角和质心偏移量达到最小，以获得最优整体布局方案。本文以简化国际商业通信卫星舱布局设计问题为背景，研究了多性能驱动的圆与矩形Packing问题，提出了一种分治协同演化算法。本文算法对于卫星舱模型布局的求解精度及计算效率都优于已有的其他算法。希望本文能对其他同类问题的研究有所启发和帮助。