基于多Agent强化学习的载人月球探测系统近地轨道出发质量优化

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近地轨道出发质量规模是评估载人月球探测系统方案效能的重要评价指标。本文建立了考虑飞行器干重和推进剂蒸发量的推进飞行器质量计算模型,构建了载人月球探测系统的个体Agent模型和决策过程模型。分析了提出了不同推进系统类型具有相等质量规模的临界速度增量,可作为单个飞行器推进系统选型的参考指标。考虑到推进系统选型和推进任务分配方案对近地轨道出发质量的耦合影响作用,采用强化学习算法实现了探测方案的优化,讨论分析表明:对于设定的短期内探月任务,优化得到的探测方案总是具有最小的近地轨道出发质量规模。
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