导读： 中文摘要：主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移，由于多变量以及方程本身的复杂性，采用传统的优化方法效率低甚至无法求解。采用了自适应遗传算法（AGA），寻求多变量的最优解。...
中文摘要：主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移，由于多变量以及方程本身的复杂性，采用传统的优化方法效率低甚至无法求解。采用了自适应遗传算法（AGA），寻求多变量的最优解。同时结合模拟退火算法，得到了自适应模拟退火遗传算法（ASAGA），该算法既具有全局搜索能力，又改善了一般遗传算法的局部寻优能力。通过仿真，比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果，表明两者寻求最优转移的有效性，以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力。
