通過(guò)分析區(qū)域目標(biāo)多星成像任務(wù)規(guī)劃的約束條件,建立相應(yīng)的約束滿足模型,并分析模型的數(shù)學(xué)復(fù)雜度。為改善遺傳算法應(yīng)用于多星成像任務(wù)規(guī)劃問(wèn)題時(shí),全局搜索能力較弱的缺點(diǎn),首次提出使用基因表達(dá)式編程求解此問(wèn)題。在算法實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中,設(shè)計(jì)出倒置遺傳算子增強(qiáng)最優(yōu)解的搜索,并引入知識(shí)庫(kù)保留迭代過(guò)程中的精英個(gè)體。結(jié)果表明,基因表達(dá)式編程不僅有效和合理地解決了多星成像規(guī)劃問(wèn)題,而且極大地提高了解的精度。

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【文章目錄】：
1 基因表達(dá)式編程算法簡(jiǎn)介
2 多星成像模型的建立
    2.1 模型的約束條件分析
    2.2 建立約束滿足性模型
    2.3 模型的復(fù)雜性分析
3 算法求解
    3.1 解的編碼設(shè)計(jì)
    3.2 引入知識(shí)庫(kù)
    3.3 算法求解過(guò)程
4 仿真實(shí)驗(yàn)
5 結(jié)語(yǔ)



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