变粒度协同进化设计算法及其在卫星舱布局设计中应用

采用进化算法求解复杂卫星舱布局问题时，算法容易陷入局部最优，且干涉计算复杂度高，计算耗时长．为提高对复杂解空间的搜索能力，基于协同进化算法，将问题分解为若干子问题求解；为减少计算耗时，子问题求解时采用了一种设计变量的变粒度策略．称上述方法为变粒度合作式协同进化算法(CCEA-CFG)．卫星舱布局优化数值实验表明，与目前常用的几种布局求解算法(遗传算法、协同进化算法以及遗传/粒子群算法(QPGP))相比，CCGA-CFG(基于GA的CCEA-CFG)具有较好的计算质量、计算效率和计算鲁棒性．