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Searching optimal interplanetary trajectories for low-thrust spacecraft is usually a difficult and time-consuming task that involves much experience and expert knowledge in astrodynamics and optimal control theory. This is because the convergence behavior of traditional local optimizers, which are based on numerical optimal control methods, depends on an adequate initial guess, which is often hard to find, especially for very-low-thrust trajectories that necessitate many revolutions around the sun. The obtained solutions are typically close to the initial guess that is rarely close to the (unknown) global optimum. Within this paper, trajectory optimization problems are attacked from the perspective of artificial intelligence and machine learning. Inspired by natural archetypes, a smart global method for low-thrust trajectory optimization is proposed that fuses artificial neural networks and evolutionary algorithms into so-called evolutionary neurocontrollers. This novel method runs without an initial guess and does not require the attendance of an expert in astrodynamics and optimal control theory. This paper details how evolutionary neurocontrol works and how it could be implemented. The performance of the method is assessed for three different interplanetary missions with a thrust to mass ratio <0.15mN/kg (solar sail and nuclear electric).
Der Telekommunikationsmarkt erfährt substanzielle Veränderungen. Neue Geschäftsmodelle, innovative Dienstleistungen und Technologien erfordern Reengineering, Transformation und Prozessstandardisierung. Mit der Enhanced Telecom Operation Map (eTOM) bietet das TM Forum ein international anerkanntes de facto Referenz-Prozess-Framework basierend auf spezifischen Anforderungen und Ausprägungen der Telekommunikationsindustrie an. Allerdings enthält dieses Referenz-Framework nur eine hierarchische Sammlung von Prozessen auf unterschiedlichen Abstraktionsebenen. Eine Kontrollsicht verstanden als sequenzielle Anordnung von Aktivitäten und daraus resultierend ein realer Prozessablauf fehlt ebenso wie eine Ende-zu-Ende-Sicht auf den Kunden. In diesem Artikel erweitern wir das eTOM-Referenzmodell durch Referenzprozessabläufe, in welchen wir das Wissen über Prozesse in Telekommunikationsunternehmen abstrahieren und generalisieren. Durch die Referenzprozessabläufe werden Unternehmen bei dem strukturierten und transparenten (Re-)Design ihrer Prozesse unterstützt. Wir demonstrieren die Anwendbarkeit und Nützlichkeit unserer Referenzprozessabläufe in zwei Fallstudien und evaluieren diese anhand von Kriterien für die Bewertung von Referenzmodellen. Die Referenzprozessabläufe wurden vom TM Forum in den Standard aufgenommen und als Teil von eTOM Version 9 veröffentlicht. Darüber hinaus diskutieren wir die Komponenten unseres Ansatzes, die auch außerhalb der Telekommunikationsindustrie angewandt werden können.