在SJTR方法中，提高目標軌道的最優性而不影響算法的收斂性和計算效率，可以考慮以下幾個策略：
改進懲罰係數的設置：通過對懲罰係數進行動態調整，可以在優化過程中更好地平衡不同的目標，例如在優化半長軸和偏心率時，根據當前的優化狀態調整懲罰係數，以促進更精確的目標軌道達成。
多階段優化策略：在初始階段使用較粗的網格進行快速優化，然後逐步細化網格進行更精確的優化。這樣可以在不影響收斂性的情況下，逐步提高解的精度。
引入自適應學習算法：利用機器學習技術，根據歷史數據和當前狀態自動調整優化參數，從而提高算法的適應性和效率。
增強初始猜測的準確性：通過使用更高質量的初始猜測來啟動優化過程，可以顯著提高收斂速度和最終解的質量。這可以通過訓練深度神經網絡來實現，從而在故障情況下提供更準確的時間優化變量的初始猜測。
這些策略的結合可以在不妨礙算法收斂性和計算效率的前提下，進一步提高目標軌道的最優性。