基于梯度恢復算法的航天器追逃策略研究.pdf

1、本文的主要研究內(nèi)容是梯度恢復算法及其在基于微分對策的兩航天器追逃策略問題中的應用,并通過matlab軟件對圓與橢圓參考軌道上的兩航天器追逃最優(yōu)策略問題進行仿真計算與分析。
　　兩航天器的追逃微分對策是典型的雙邊最優(yōu)控制問題。這類問題一般計算量大,求解過程復雜。而基于求解單邊最優(yōu)問題的梯度恢復算法簡單有效且適應性強。因此,為了能嘗試用梯度恢復算法解決該類問題,在建立兩航天器追逃對策模型時,本文應用雙邊控制轉(zhuǎn)化為單邊控制的等價轉(zhuǎn)化方法

2、。
　　梯度恢復算法是米勒(A.Miele)等人為解決復雜模型的最優(yōu)控制問題而提出的一種數(shù)值算法。該算法的主要思想是:通過不斷地減小最優(yōu)條件誤差以及約束誤差,最終得到滿足要求的解。其中每一循環(huán)的過程分兩步:梯度階段,使指標函數(shù)盡量地接近最優(yōu)值,同時控制約束誤差的上限;恢復階段,在不影響指標函數(shù)接近最優(yōu)的前提下,使約束誤差罰函數(shù)減小到零,之后,通過梯度恢復的不斷循環(huán),使最優(yōu)控制誤差罰函數(shù)接近到零,即得最優(yōu)解。該算法適用于一階微分方程

3、約束之下的最優(yōu)問題,并具有較好的收斂性。該算法的特點是:將梯度相與恢復相結(jié)合在同一迭代過程之內(nèi),使性能指標泛函和約束條件誤差都保持逐漸下降,并且不致引起過大的變化。方法格式簡單統(tǒng)一,便于實現(xiàn),對于不同的最佳控制問題,代入不同的性能指標即可實現(xiàn)。
　　本文以Matlab軟件為工具,用梯度恢復算法分別計算了以距離為支付圓參考軌道的高軌道、低軌道算例和橢圓參考軌道的高軌道算例。得出,對于航天器追逃問題,本文所采用的先將雙邊控制轉(zhuǎn)化為等價