《2016中国的航天》白皮书指出,“十三五”及未来一段时期,载人航天、月球探测、空间站、火星探测等多舱段航天器总体布局方案设计中,如何尽量改善航天器总体动力学质量特性(转动惯量、惯性夹角、质心距、惯性积),至关重要。因为它直接影响航天器的性能、成本、安装、寿命乃至运行成败,是一个重要而又难解的问题。多舱段(或多支撑面)航天器设备布局优化设计问题(简称MSELOP),属于NP-Hard问题和工程系统优化问题,它既具有计算复杂性,又具有工程复杂性。对于这类工程系统优化问题可以采用分而治之、系统分解方式求解,例如合作式协同进化算法(Cooperative Co-evolutionary algorithms,CCEA)求解。目前存在的问题是,如何提高CCEA求解MSELOP的计算性能(计算精度和鲁棒性),并尽量改善航天器总体动力学质量特性,对于当前或未来创新航天器研发具有重大理论和工程意义。因此,本文以航天器(含卫星)布局优化设计项目为工程背景,在国家自然科学基金项目的资助下,研究一类带动力学质量特性等约束多舱段(或多支撑面)航天器舱内外仪器(设备)分配和布局方案设计问题,以及二者集成的总体布局优化方法,包括设备(组件)分配和布局优化两部分的协同设计,涉及处理二者之间,相互依存耦合关系及其协同。目的是提高CCEA的计算性能(计算精度和鲁棒性),改善一类多舱段(或多支撑面)航天器舱总体动力学质量特性(转动惯量、惯性夹角、质心距、惯性积),并提供技术支持。论文的主要工作如下:(1)针对目前如何提高CCEA求解大规模(D=1000)不可分解函数优化问题的计算性能(计算精度和鲁棒性),给出一类双系统(A,B)合作式协同进化算法(DCCDE,DCCDE/PSO)。DCCDE 通过一种改进的 DE(Differential Evolution)算法,在优化过程中每隔若干代进行一次SPX的局部搜索,提高了算法探索能力。然后,DCCDE采用改进的双系统协调机制以及A,B系统之间的信息交流,增加了种群的多样性。DCCDE/PSO从双系统结构形式,系统分解,双系统的协调机制以及CC框架中混合算法的选择和匹配四个方面进行了研究,通过Benchmark 25个不可分解函数测试表明,与单系统的CCEA算法相比,验证了本文双系统算法的有效性,并且提高了协同进化算法的计算性能(计算精度和鲁棒性),为进一步研究MSELOP奠定了基础。(2)针对MSELOP,为了进一步提高CCEA计算性能(计算精度和鲁棒性),给出一种新的双系统(A,B)合作式混合协同进化算法(NDCCDE/DPSO)。首先,构造新的双系统Potter’s CC架构形式,然后给出相应的系统分解规则,矩阵分析方法和改进的双系统协调机制,最后,给出在A,B系统各自求解算法(进化或群智算法)选择和匹配。双系统NDCCDE/DPSO,求解了两个航天器舱设备布局优化案例,与经典的单系统CCEA算法和双系统Potter’s CC算法相比,提高了 CCEA的计算性能(计算精度和鲁棒性),改善了航天器舱总体动力学质量特性(转动惯量、惯性夹角、质心距、惯性积)。(3)过去MSELOP一般只考虑固定组件分配方案下的组件布局优化,讨论组件分配的少见,其分配方案在初始化时一次性地给出(含初始化组件分配),并且在组件布局过程中不再改变。如果采用固定组件分配,初始化组件分配不合理,体现在各舱段的组件质量、体积等分配不合理,将严重妨碍组件布局优化设计水平的进一步提高,甚至无法达到设计技术指标(航天器的质量特性)的要求。因此为了解决上述问题,并进一步改善航天器总体质量分布特性,将多Agent系统与协同进化算法相结合,通过Agent之间的合作和交互,提出一种基于多Agent的双系统协同设计方法,共同求解组件分配和布局优化的新问题。数值仿真实验表明,与其它几种组件分配方法相比,提高了计算精度和鲁棒性,验证了本文基于多Agent系统的总体布局优化方法的有效性,提高了 CCEA的计算性能(计算精度和鲁棒性),并进一步改善了航天器舱总体动力学质量特性(转动惯量、惯性夹角、质心距、惯性积等)。在上述双系统协同进化方法研究和本课题组前期工作基础上,基于Pro/Engineer二次开发技术,给出航天器舱设备布局优化系统,建立航天器舱设备布局的Pro/E三维模型,并进行自动虚拟装配设计,并为设计师提供参考和技术支持。本文研究具有理论意义和应用价值,期望能推广应用于一类耦合工程系统设备分配和布局,诸如特种车辆动力舱、汽车发动机舱和船舶动力舱等设备布局研究,并提供技术支持。