Driven by exoplanet discoveries and the ongoing progress in related technologies, the idea of interstellar travel and exploration has gained momentum in the recent decade. While there are already various suggestions for probe concepts and considerations on relevant technologies, only few, limited research activities on suitable exploration strategies exist. This thesis derives optimal strategies for exploring near-by stars. The problem of interstellar exploration mission design is formulated as bi-objective multi-vehicle open routing problem with profits. The resulting optimization problem is addressed with an adapted hybrid multi-objective genetic algorithm. The underlying generic mission model assumes probes travelling at a constant velocity of 10 % of the speed of light along straight-lined trajectories with restriction to flybys. The used star models are based on the second Gaia data release (Gaia DR2) and contain a maximum of 10,000 stars. This corresponds to a spherical domain around Sol with a radius of 110 light years. In the star modelling context, a stellar metric is suggested to assign each star a score according to its potential contribution to the entire mission return. Furthermore, a test model with an exact uniform star distribution is built to validate and adjust the algorithm. It is found that the algorithm performance can be improved significantly by means of an initial relaxation of the time constraint, which limits the maximum route length. Applied to the test model, the algorithm generates a solution with a deviation of 10 % to the ideal value. A qualitative analysis of the Gaia based star models revealed a uniform distribution of stars, excluding the effect of binary or multiple star systems. Assuming a constant probe number, a linear relation between mission duration and number of explored stars is observed. For a given mission duration, the number of explored stars increases with probe number m according to ~m^0.6. Furthermore, star selection and route structure are found to differ with probe number: While high probe number missions focus on stars in the immediate solar neighborhood, low probe number missions include more distant stars, enabling shorter transfers along the route. From these observations, the following conclusions for interstellar exploration strategies are inferred: If the energy resources are limited (e. g. due to low fuel reserves) and the exploration mission is not restricted to very nearby stars, low probe numbers are more efficient. Contrarily, high probe numbers allow for a faster exploration of the nearest stars at the expense of less resource-optimal transfers, which represents a suitable strategy for small-scale, remotely propelled probe concepts. Given the derived scaling law characteristics it is recommended to consider swarm-based probe concepts to mitigate crowding effects when planning high probe number missions.     «

Driven by exoplanet discoveries and the ongoing progress in related technologies, the idea of interstellar travel and exploration has gained momentum in the recent decade. While there are already various suggestions for probe concepts and considerations on relevant technologies, only few, limited research activities on suitable exploration strategies exist. This thesis derives optimal strategies for exploring near-by stars. The problem of interstellar exploration mission design is formulated a...     »

Entdeckungen von Exoplaneten und kontinuierliche Technologiefortschritte im vergangenen Jahrzehnt lassen den Gedanken an interstellare Reisen und Forschungsmissionen weiter aufleben. Während bereits etliche Sondenkonzepte vorgeschlagen und geeignete Technologien diskutiert wurden, sind Studien zu geeigneten Erkundungsstrategien nur vereinzelt zu finden und mitunter lückenhaft. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung optimaler Strategien zur Erforschung nahegelegener Sterne. Hierfür wird die Strategieplanung interstellarer Erforschungsmissionen als bi-kriterielles Multi-Vehikel Open Routing Problem mit Profiten formuliert. Zur Lösung des resultierenden Optimierungsproblems wird ein angepasster hybrider multi-kriterieller genetischer Algorithmus verwendet. Im Rahmen der Missionsmodellierung wird eine konstante Reisegeschwindigkeit der Sonden von 10 % der Lichtgeschwindigkeit angenommen. Ferner bewegen sich die Sonden auf geradlinigen Trajektorien und beschränken sich auf Flyby-Missionen. Die zugrundeliegenden Sternmodelle basieren auf Daten des zweiten Gaia Release (Gaia DR2) und umfassen bis zu 10,000 Sterne. Dies entspricht einem kugelförmigen Volumen mit einem Radius von 110 Lichtjahren um die Sonne. Im Kontext der Sternmodellierung wird ein allgemeines Konzept für eine Sternmetrik vorgeschlagen, die jedem Stern einen gewissen Wert zuweist, abhängig von seinem potentiellen Beitrag zum übergeordneten Missionsziel. Außerdem wird ein Testmodell mit einer exakt gleichmäßigen Sternverteilung generiert, um den Algorithmus zu validieren und einzustellen. Es zeigte sich eine erhebliche Verbesserung der Algorithmusperformance, wenn zu Beginn die Zeitbeschränkung vorübergehend aufgehoben wird, welche die maximalen Routenlänge begrenzt. Für das Testmodell generiert der Algorithmus dann Lösungen, die im Bereich einer Abweichung von 10 % zur theoretischen Ideallösung liegen. Eine qualitative Analyse der Gaia-basierten Sternmodelle ergab eine annähernd gleichmäßige räumliche Verteilung der Sterne, lässt man Effekte infolge von Binär- sowie Mehrfachsternsystemen außen vor. Für eine vorgegebene Sondenzahl ergibt sich ein weitestgehend linearer Zusammenhang zwischen Missionszeit und der Anzahl besuchter Sterne. Für eine bestimmte Missionszeit steigt die Anzahl besuchter Sterne mit zunehmender Sondenzahl m gemäß ~m^0.6. Die Sondenzahl beeinflusst ferner die Sternauswahl und Routenstruktur: Für hohe Sondenzahlen werden bevorzugt nahegelegene Sterne ausgewählt, für niedrigere Sondenzahlen werden dagegen auch weiter entfernte Sterne berücksichtigt und kürzere Transferdistanzen ermöglicht. Dadurch ergeben sich folgende Schlussfolgerungen für mögliche interstellar Explorationsstrategien: Im Fall eines geringes Energiebudgets (bspw. begrenzte Treibstoffmenge) und zur Erforschung weiter entfernter Sterne bieten sich niedrige Sondenzahlen an. Im Gegensatz dazu ermöglichen hohe Sondenzahlen eine vergleichsweise schnelle Erforschung von Sternen in der unmittelbaren Sonnenumgebung auf Kosten einer weniger ressourcenoptimalen Routenwahl. Für eine solche Strategie würden sich daher eher kleinskalige Sondenkonzepte eignen, die keinen Treibstoff mitführen müssen. Im Fall hoher Sondenzahlen ist gemäß der hergeleiteten Beziehung zwischen Stern- und Sondenzahl der Einsatz schwarmbasierter Sondenkonzepte zu erwägen, um Ballungseffekte zu vermeiden.     «

Entdeckungen von Exoplaneten und kontinuierliche Technologiefortschritte im vergangenen Jahrzehnt lassen den Gedanken an interstellare Reisen und Forschungsmissionen weiter aufleben. Während bereits etliche Sondenkonzepte vorgeschlagen und geeignete Technologien diskutiert wurden, sind Studien zu geeigneten Erkundungsstrategien nur vereinzelt zu finden und mitunter lückenhaft. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung optimaler Strategien zur Erforschung nahegelegener Sterne. Hier...     »