【摘 要】
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对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进,与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合,提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法,并
【机 构】
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哈尔滨工业大学管理学院,国防科技大学机电工程与自动化学院
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对基于Pareto最优概念的非劣性分层遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了改进,与区域覆盖卫星星座的多目标优化设计相结合,提出基于改进的NSGA-Ⅱ算法的区域覆盖卫星星座优化设计方法,并利用多属性决策中的字典序法,根据目标的重要程度,在得到的Pareto解中进行选择.最后,利用STK和Matlab工具对遥感卫星星座进行了仿真,仿真结果表明该算法可以找到多个Pareto解,避免了传统的多目标优化求解方法的权值选择问题,并且比简单遗传算法具有更好的灵活性,从而解决了多目标优化的星座设计问题.
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