Подробное описание документа

Ли Чжоцзинь, Корянов В. В.
   Оптимизация траектории последовательных сближений множественными астероидами с малой тягой на основе обучения с подкреплением / Ли Чжоцзинь, Корянов В. В. // К. Э. Циолковский. Проблемы индустриализации космоса и рационального использования земных ресурсов = K. E. Tsiolkovsky. Problems of space industrialization and rational use of terrestrial resources : материалы 60-х Научных чтений, посвящённых разработке научного наследия и развитию идей К. Э. Циолковского / Министерство культуры РФ, Министерство науки и высшего образования РФ, Российская академия наук, Государственный музей истории космонавтики им. К. Э. Циолковского, Институт истории естествознания и техники им. С. И. Вавилова РАН, Российская академия космонавтики им. К. Э. Циолковского. - 2025. - Ч. 2. - С. 34-37.

В данной работе предложен метод оптимизации последовательности сближения с можественными астероидами с малой тягой, основанной на оптимизации политики с множественными оптимумами (РОМО). Метод использует модифицированный алгоритм REINFORCE и механизм параллельной выборки траекторий с нескольких начальных точек, что стимулирует исследование пространства решений с различных начальных астероидов. С применением метода Монте-Карло генерируются N полных траекторий решений, каждая из которых представляет собой последовательность сближений. Предварительно обученная сеть прогнозирования времени перелёта предоставляет политической сети информацию о стоимости переходов между узлами. Предложенный подход позволяет эффективно оптимизировать траектории многократных сближений с астероидами.
Ключевые слова: обучение с подкреплением, нейронные сети, астероиды. Оптимизация последовательности, трактория с малой тягой.