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卫星舱布局问题不仅是一个复杂的耦合系统设计问题,也是一个特殊的优化问题,具有NP难度性.解决这类问题最大的挑战在于需要优化的目标函数具有大量被高能势垒分隔开的局部极小值点.Wang-Landau(WL)抽样算法是一种改进的蒙特卡罗方法,已被成功地运用于蛋白质结构预测等优化问题.以卫星舱布局优化问题为背景,将WL抽样算法引入矩形装填问题的求解.针对矩形装填物的特点,提出了启发式格局更新策略,以引导抽样算法在解空间中进行有效行走.为了加速搜索全局最优解,每次蒙特卡罗扫描生成新的布局时,就执行梯度法进行局部搜索