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dc.contributor.advisorCeberio Uribe, Josu ORCID
dc.contributor.advisorLozano Alonso, José Antonio
dc.contributor.authorShirazi, Abolfazl
dc.date.accessioned2021-04-26T15:32:43Z
dc.date.available2021-04-26T15:32:43Z
dc.date.issued2021-03-11
dc.date.submitted2021-03-11
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/51181
dc.description190 p.es_ES
dc.description.abstractUno de los problemas más difíciles de la ingeniería espacial es la optimización de la trayectoria de las naves espaciales. Dicha optimización puede formularse como un problema de optimización que dependiendo del tipo de trayectoria, puede contener además restricciones de diversa índole. El principal objetivo de esta tesis fue el desarrollo de algoritmos metaheurísticos eficientes para la optimización de la trayectoria de las naves espaciales. Concretamente, nos hemos centrado en plantear soluciones a maniobras de naves espaciales que contemplan cambios de orbitas de largo y coto alcance. En lo que respecta a la investigación llevada a cabo, inicialmente se ha realizado una revisión de estado del arte sobre optimización de cambios de orbitas de naves espaciales. Según el estudio realizado, la optimización de trayectorias para el cambio de orbitas cuenta con cuatro claves, que incluyen la modelización matemática del problema, la definición de las funciones objetivo, el diseño del enfoque a utilizar y la obtención de la solución del problema. Una vez realizada la revisión del estado del arte, se han desarrollado dos algoritmos metaheurísticos. En primer lugar, se ha desarrollado un algoritmo evolutivo híbrido auto-adaptativo para problemas de cambio de orbitas de largo alcance y multi-impulso. El algoritmo es un método híbrido, combinado con técnicas de autoajuste y un procedimiento derefinamiento individual basado en el uso de distribuciones de probabilidad. Posteriormente, en lo que respecta a los problemas de optimización de trayectoria de los encuentros espaciales de corto alcance, se desarrolla un algoritmo de estimación de distribuciones con mecanismos de conservación de viabilidad. Los mecanismos propuestos aplican métodos innovadores de inicialización, aprendizaje y mapeo dentro del proceso de optimización. Incluyen mixturas de modelos probabilísticos, algoritmos de detección de soluciones atípicas y algunas técnicas heurísticas dentro del proceso de mapeo. Paralelamente al desarrollo de los algoritmos, se ha desarrollado un software de simulación para la visualización de los resultados obtenidos en el cambio de orbitas de las naves espaciales.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectartificial intelligencees_ES
dc.subjectartificial satelliteses_ES
dc.subjectspace craftes_ES
dc.titleEfficient meta-heuristics for spacecraft trajectory optimizationes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.rights.holder(c) 2021 Abolfazl Shirazi
dc.identifier.studentID902653es_ES
dc.identifier.projectID21149es_ES
dc.departamentoesCiencia de la computación e inteligencia artificiales_ES
dc.departamentoeuKonputazio zientziak eta adimen artifizialaes_ES


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