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摘要：本申请涉及一种面向多星遍历交会任务规划的混合时域树搜索方法和装置，该方法包括将多星遍历交会任务规划问题分解为外层交会序列和时间规划问题和内层转移轨迹规划问题；将时间域离散为均匀分布的时间点，从而将外层优化问题转化为纯组合优化问题；在传统树搜索序列分支的基础上引入时间线分支，构建离散化外层问题的混合时域解树并定义分支的评价函数，基于评价值裁剪较劣分支，从而避免冗余计算；基于混合时域解树中的最优分支，通过梯度法精确优化时间得到连续最优时间变量，将原问题分解为多个独立的内层轨道转移轨迹规划问题，分别求解最优端到端转移轨迹。本方法通过对具体问题定制化算法超参数，可高效求解多星遍历交会任务的最优方案。

主权项：1.一种面向多星遍历交会任务规划的混合时域树搜索方法，其特征在于，所述方法包括：将多星遍历交会任务规划问题分解为外层交会序列与转移时间规划问题和内层端到端轨道转移轨迹规划问题，构建两层规划问题的数学模型；将时间域离散为均匀分布的时间点，将所述外层交会序列与转移时间规划问题转换为离散化外层问题；所述时间域是根据多星遍历交会任务的起始和结束时刻确定的；在传统树搜索序列分支的基础上引入时间线分支，根据轨道转移飞行器和多待交会目标星的初始轨道状态，基于序列分支和所述时间线分支构建所述离散化外层问题的混合时域解树；定义分支的评价函数，根据分支的评价值对所述混合时域解树进行冗余剪裁，得到所述混合时域解树的最优分支；根据所述最优分支，采用梯度法精确优化时间，得到连续最优时间变量；根据外层得到的最优交会序列和连续最优时间变量，将原问题分解为多个独立的内层端到端轨道转移轨迹规划问题，分别求解最优端到端转移轨迹；外层得到的最优交会序列是所述混合时域解树的最优分支对应的交会序列；其中，所述两层规划问题的数学模型包括内层端到端轨道转移轨迹规划问题的数学模型和外层交会序列与转移时间规划问题的数学模型；其中，内层端到端轨道转移轨迹规划问题的目标函数为： 内层端到端轨道转移轨迹规划问题的数学模型的约束条件包括： ; ;其中，是从出发点d转移到目标点a的燃料消耗，是轨道转移飞行器在出发点d的质量，td和ta分别是这段转移的出发和到达时刻，id和ia分别是出发星和到达星的编号，T是最大推力幅值常数，是推力向量，ut[0,1]是归一化推力大小变量，αt是推力方向单位向量变量，Δmmax为最大转移燃料消耗，Δtmin和Δtmax分别为最小转移时长和最大转移时长，和分别为轨道转移飞行器的终端位置和速度，和分别为空间目标的终端位置和速度，εr和εv分别为最大终端位置误差和速度误差；所述外层交会序列与转移时间规划问题的目标函数为转移燃料的函数或转移时长的函数： 外层交会序列与转移时间规划问题的数学模型的约束条件为： 其中，为转移燃料的函数的最小值，为转移燃料的函数，为转移时长的函数的最小值，为各段转移时长的函数，和分别为第k段转移燃料消耗和转移时长，k=1,2,3，……，n-1，其中n为空间模块的数量，是第j个交会空间模块的编号，，j=1,2,…,n代表交会序号，为与第j个空间目标交会的时刻，是第i段转移时长，，和分别为转移时长的最小值和最大值，分别是任务的起始时刻和结束时刻，是OTV到达第i个目标星的时刻，，为总转移燃料消耗；其中，在传统树搜索序列分支的基础上引入时间线分支，根据轨道转移飞行器和多待交会目标星的初始轨道状态，基于序列分支和所述时间线分支构建所述离散化外层问题的混合时域解树，包括：以轨道转移飞行器的初始轨道状态初始化一个序列分支S的根节点；对于当前空间目标，如果到下一个空间目标至少存在一对满足所有转移约束的出发时间和到达时间，则序列分支将扩展到下一个空间目标；在每一个扩展深度，每一个序列分支包含多个时间线分支，对于每个结束时间点，只保留具有最低总转移燃料消耗的最优时间线；在每一层拓展分支的宽度，当序列分支数量大于预设序列分支数量阈值时，则裁剪多余的较劣序列分支；当某一序列分支包含的时间线分支数量大于预设时间线分支数量阈值时，则剪裁多余的较劣时间线分支；依此类推，嵌套式地扩展可行的序列分支和时间线分支；在完成所有可能序列和到达时间的扩展后，得到所述离散化外层问题的混合时域解树。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 面向多星遍历交会任务规划的混合时域树搜索方法和装置