基于改进遗传算法和序列二次规划的再入轨迹优化

提出结合改进遗传算法和序列二次规划法的可重复使用运载器再入轨迹优化方法,发挥了遗传算法(GA).对初值不敏感和全局收敛性强以及序列二次规划(SQP)法收敛速度快和精度高等优点,弥补了遗传算法优化结果的随机抖动、序列二次规划法对初始值敏感、收敛半径小和容易陷入局部极值等不足.将改进的遗传模拟退火罚函数法用于全局搜索设计空间,序列二次规划法用于局部优化,直接配点法用于将最优控制问题离散为非线性规划问题.算例结果表明,在没有初始估计的情况下,能够得到高精度的全局最优解,证明了该算法的正确性和有效性,验证了该算法具有初值不敏感和鲁棒性好的优点.