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Evolutionary Optimization of Multirendezvous Impulsive TrajectoriesOptimización evolutiva de trayectorias impulsivas multiendezvous

Resumen

Este trabajo investiga el uso de algoritmos evolutivos para la optimización de misiones impulsivas de multiencuentro con restricciones de tiempo. El objetivo es encontrar la trayectoria de mínimo V que permita a una nave espacial perseguidora realizar, en un tiempo de misión prescrito, un recorrido completo de un conjunto de objetivos, como desechos espaciales o satélites artificiales, que se mueven en el mismo plano orbital a altitudes ligeramente diferentes. Para ello, se sigue un enfoque de diseño en dos niveles. En primer lugar, se define un problema combinatorio de nivel externo, que trata de la optimización simultánea de la secuencia de objetivos y de las épocas de encuentro. El enfoque propuesto se prueba primero asumiendo que todos los tramos de transferencia duran exactamente el mismo tiempo; luego, el dominio del tiempo se discretiza en una cuadrícula más fina, lo que permite un tamaño más apropiado de la ventana de tiempo asignada a cada tramo. El problema de nivel externo se resuelve mediante un algoritmo genético propio, que cuenta con una codificación eficaz de la solución que preserva la permutación. Al resolver el problema combinatorio se utiliza una heurística simple, pero bastante precisa, basada en una solución analítica subóptima de cuatro impulsos del problema de encuentro con un solo objetivo, para obtener una estimación rápida del coste de transferencia, dadas las épocas de salida y llegada. La solución del problema de nivel externo se utiliza para definir un problema PNL de nivel interno, relativo a la optimización de cada tramo de transferencia cuerpo a cuerpo. En esta fase, los tiempos de encuentro se refinan aún más. El problema de nivel interno se aborda mediante un algoritmo propio de evolución diferencial autoadaptativa multipoblación. Se presentan resultados numéricos para casos de estudio que incluyen hasta 20 objetivos con diferentes mallas temporales.

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