设计一个卫星系统是一个令人难以置信的复杂权衡游戏。任务规划者必须权衡寿命和覆盖范围等目标与成本和日程安排等限制因素之间的关系，与此同时还要与太空的物理特性作斗争。再加上不断变化的威胁和轨道拥堵，这个问题可能变得难以理解。
解开这种复杂性的关键在于近200年前查尔斯·达尔文在加拉帕戈斯群岛观察到的一种现象;物种通过掌握多种目标来进化:抵御捕食者、获取食物和抵御恶劣气候，等等。数百万年来，自然选择决定了物种生存的最佳基因组合。
进化计算借鉴了这一过程来寻找具有多个目标的问题的最优解决方案，比如卫星星座的配置。虽然进化算法已应用于从林业到能源等领域，但美国航空航天公司(The Aerospace Corporation)正在为未来设计更有效的空间系统开拓这种应用。玩必威棋
在近20年的时间里，航空航天的工作已经形成了一个关键的政府卫星架构，为任务规划者提供了评估星座设计中众多竞争因素的工具。如果没有一种方法将任务的优先事项(如成本和能力)与地球轨道的动态相协调，这种可能性将变得难以实现。
“你可以设想数以万亿计的设计，”航空航天公司(Aerospace)的系统总监莱克·辛格(Lake Singh)博士说。“你需要一种有效的方法来搜索这些信息，而进化算法提供了一种引导搜索的方法。”
在21世纪初，作为一个小团队，该团队通过与大学土木工程研究人员合作研究类似的多目标问题，发展了业界领先的进化计算专业知识。
“这是一种互惠互利的关系，”牵头开展这项工作的Aerospace公司副总经理马修·费林杰(Matthew Ferringer)博士说。“企业大学合作项目为我们提供了投资学生项目的种子资金，这为研究和代码共享带来了好处。”
费林杰在康奈尔大学的博士导师一直是他的重要合作者，还有他以前的另一个学生，现在是加州大学戴维斯分校的教授。
这一学术联系帮助该团队访问了伊利诺伊大学的一台超级计算机，使他们能够测试他们的理论，并将发现应用到正在进行的星座设计工作中。
辛格说:“这些合作的价值在于让我们接触到太空领域之外的思维方式。”“间接地说，我们学到的一切都融入了为客户所做的工作中。”
费林杰在研究生院开始的研究已经发展成为一个完整的公司能力，包括一个工程师部门和一个国家卫星计划的可信赖的顾问。
费林杰说:“航天是一个特殊的地方，给了工作人员非常灵活的创造性。”“我们有超过12项与这个过程相关的专利，但如果你没有有形的东西来产生影响，专利就像柴火一样好。我们对客户的影响就是我们对他们使命的影响。”
最近，这支队伍在2020年Humie奖该研究承认，在基因和进化计算方面取得的进展能够产生与人类竞争的结果。该团队的获胜算法降低了近全球卫星覆盖的成本，这可能使太空服务在经济上对新兴国家更加可行。他们的研究结果今年早些时候出版在自然期刊的家庭。
进化算法可以利用达尔文在加拉帕戈斯群岛记录的相同原理，在人类认知领域之外寻找最佳解决方案。
“自然是一个最佳系统，进化算法利用了这一点，”费林杰说。“在我们的模型中，卫星系统的决策变量是染色体。这些决定被组合成星座，并根据我们的任务目标进行评估。这个孩子是活下来了还是死了?随着时间的推移，你会集中在最优上。”
我们的目标不是找到单一的解决方案，而是为政府决策者提供一整套最优的权衡方案，使他们能够在不确定的未来中进行弹性规划。
“我们需要超越新出现的威胁，但做到这一点的最佳方式是什么?”怎样才能让你的钱花得最划算呢?”辛格说。“灵活地适应贸易空间给了你优势。”