《表3 目标值与迭代次数：基于伪谱法的滑翔轨迹多级迭代优化策略》

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《基于伪谱法的滑翔轨迹多级迭代优化策略》

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仿真实验过程中设置的最大迭代次数为1 000，表3中Kopt为最优迭代次数，L为计算求得的目标值。通过分析比较，本文提出的多级迭代优化策略能大幅度减少迭代次数，加快收敛速度，获得更精确的解。图4、图5为配点数n=40时，传统方法与使用多级迭代优化策略计算下，目标值的迭代情况。可以看到，使用多级迭代优化策略时，SQP算法能更快的收敛得到最优值，减少计算时间。