【摘 要】
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本文针对现有的多目标优化算法在解决区域星座优化设计问题中存在效率不高，解的质量不高，算法收敛性不强等缺点，提出了有指导的多目标演化算法，算法中引入K-means聚类算法并建立Pareto解集的概率模型，根据此概率模型有指导地产生新个体进行最优解搜索，从而加快算法的收敛速度，提高解的质量。仿真结果表明本算法在星座优化设计中比较有效。
【机 构】
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中国地质大学(武汉)计算机学院 湖北省武汉市 430074
【出 处】
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中国宇航学会深空探测技术专业委员会第四届学术年会
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本文针对现有的多目标优化算法在解决区域星座优化设计问题中存在效率不高，解的质量不高，算法收敛性不强等缺点，提出了有指导的多目标演化算法，算法中引入K-means聚类算法并建立Pareto解集的概率模型，根据此概率模型有指导地产生新个体进行最优解搜索，从而加快算法的收敛速度，提高解的质量。仿真结果表明本算法在星座优化设计中比较有效。
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