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作者：郭晶晶;王建华;于沫尧;项月;
单位：航天工程大学;华东理工大学;
摘要：针对多约束条件下运载火箭轨迹优化问题，提出一种融合改进差分进化算法和序列二次规划算法的轨迹DE-SQP优化方法。建立运载火箭质心运动模型和各项约束条件的数学表征模型；该创新设计改进差分进化算法生成初值，并利用序列二次规划方法快速局部寻优的组合优化策略。引入Chebyshev混沌映射，生成分布更为均匀且探索性更强的初始种群，同时融合反向学习策略，有效增加种群的多样性并加速收敛过程，利用改进差分进化算法生成优化轨迹的初值。基于序列二次规划方法显著的局部搜索能力，进一步在轨迹初值的基础上精准寻优，完成运载火箭轨迹的优化求解。数值仿真表明，改进的DE-SQP算法具有较强的全局优化和局部精确搜索能力，可以有效解决运载火箭轨迹优化问题，为相关理论研究和工程应用提供参考和技术支持。
关键词：差分进化算法;;Chebyshev混沌映射;;反向学习;;DE-SQP组合优化;;伪谱法;;轨迹优化
基金资助：国家自然科学基金（61903379）;; 国防科技创新特区创新工作站项目（CX2023-04-01-01）;; 航天工程大学科技创新培育基金
