【摘 要】
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针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索（AHS）算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指
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针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索（AHS）算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.
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