Algoritmi di ottimizzazione globale per la pianificazione di
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ScuoladiIngegneria CorsodiLaureainIngegneriaInformatica Algoritmi di ottimizzazione globale per la pianificazione di traiettorie spaziali Candidato: Tommaso Aldinucci Relatore: Prof. Fabio Schoen 28aprile2017 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Leggi fisiche per il calcolo di traiettorie interplanetarie • Principalmente leggi della meccanica e della gravitazione universale • Attenzione alle condizioni imposte dalla relatività generale Valide se 2 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Elementi fondamentali del problema • Arco di Lambert e leg • Manovra in spazio profondo (DSM) • Manovra a gravità assistita (flyby) SATURN ORBIT INSERTION 1 JUL 2004 VENUS 1 FLYBY 26 APR 1998 VENUS 2 FLYBY 24 JUN 1999 SATURN’S ORBIT 29.1 YEARS JUPITER’S ORBIT 11.8 YEARS SUN VENUS TARGETING MANEUVER 3 DEC 1998 LAUNCH 15 OCT 1997 EARTH FLYBY 18 AUG 1999 JUPITER FLYBY 30 DEC 2000 3 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Modello MGA - 1DSM sequenza di corpi celesti • • Possibilità di più manovre a gravità assistita • Una sola manovra in spazio profondo per ogni leg Obiettivo • Minimizzare la variazione impulsiva di velocità totale in tutto il viaggio: Dall’equazione del razzo di Ciolkovskij: 4 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Problemi TandEM • Definiti dalla sequenza di pianeti da visitare • Modellati come problemi di tipo MGA - 1DSM • Sia in versione vincolata che non vincolata Obiettivo • Massimizzare il carico utile per una sonda inserita in un’orbita di Saturno 5 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Differential Evolution 6 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Particle Swarm Optimization 7 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Memetic Differential Evolution 8 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Memetic Particle Swarm Di 9 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali PaGMO: Parallel Global Multiobjective Optimizer • Basata sul Generalized Island Model • Fornisce numerosi problemi di ottimizzazione globale secondo un modello black box • Disponibile un’interfaccia in Python: PyGMO Potenzialità • Risoluzione di problemi: constrained, unconstrained, single e multi objective a domini continui o mixed-int 10 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Risultati: MDE e DE in TandEM variante 7 vincolata 11 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Risultati: MDE e DE in TandEM variante 7 vincolata 12 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali 13 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali 14 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali 15 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali 16 Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Conclusioni • Impossibile definire un algoritmo “universale” • Strategia memetica particolarmente efficace • Essenziale impostare parametri adatti Futuri sviluppi • Schema in due fasi: DE + MBH 17 Grazie per l’attenzione Algoritmidiottimizzazioneglobale perlapianificazioneditraiettoriespaziali Variante di Clerc • Regola di aggiornamento: 19
