SPX的改进及在双脉冲变轨问题中的应用

本文在研究单纯形算法的基础上，给出了与原算法不同的压缩策略，有效地避免了算法后期遇到的振荡现象，并根据行星际双脉冲变轨问题目标函数的具体特征，运用遗传算法作为全局优化算法对其进行初次优化，然后在此解的基础上建立一个优化空间，利用改进的单纯形算法对目标问题进行再次优化，最终寻找到精确目标解。大量实验数据证明，该优化策略结合了演化算法的全局优化能力和确定性算法的局部搜索能力，降低了遗传算法的进化代数，克服了单纯形算法尾期振荡的现象，在解决双脉冲变轨的问题中取得了良好的效果。