Эвристический подход оптимизации роя муравьёв для распределения и упаковки многомодульных полезных нагрузок спутников

Упаковку многомодульных полезных нагрузок спутников эффективно решают существующие эвристические и эволюционные методы, однако эти методы, как правило, не выполняют оптимизацию распределения полезной нагрузки перед упаковкой. Кроме того, эволюционные подходы с случайной начальной схемой требуют дополнительного времени на расчёт помех (interference). Для устранения этих ограничений предлагается знанийно-ориентированный эвристический алгоритм оптимизации роя муравьёв для распределения и упаковки многомодульных полезных нагрузок спутников (MSAPHAA). Сначала соответствующие знания получаются из принципов динамики и определения момента инерции. Комбинируя эти знания с эвристиками и оптимизацией роя муравьёв, метод выполняет как оптимизацию распределения многомодульной нагрузки, так и оптимизацию упаковки без явного вычисления помех; в процессе итераций миграция полезной нагрузки достигается за счёт анализа позиций при упаковке. Введение знанийно-обоснованной процедуры обмена (knowledge-based swap) и отказ от вычисления помех повышают эффективность предлагаемого подхода. Численные эксперименты показывают, что точность решений, вычислительная эффективность и устойчивость MSAPHAA превосходят соответствующие показатели существующих методов.