CubeSat PayLoad Optimization

Abstract

 Este trabajo presenta una formulación matemática en un contexto multiobjetivo para la selección de componentes para diseñar misiones de observación con CubeSats, es decir, con una carga útil consistente en instrumentos ópticos. Para resolver el problema planteado de selección de componentes, se realizó una revisión de la literatura existente sobre misiones ya realizadas, analizando las características técnicas de los instrumentos utilizados para diversas misiones. Una vez formalizado matemáticamente el problema, se implementó un algoritmo genético multiobjetivo que calcula un conjunto de soluciones Pareto, en base a los datos recolectados. Para los resultados experimentales mostrados a continuación se consideraron tres funciones objetivo: (1) maximización de la confiabilidad del sistema, (2) minimización de la inversión y (3) maximización de potenciales ingresos económicos. Para validar el algoritmo implementado, se lo compara con una implementación de búsqueda exhaustiva.