基于地面任务-空间姿态映射的敏捷卫星任务规划

面向观测时间窗口相互重叠的多点目标观测任务需求,对敏捷卫星单星单轨任务规划问题进行研究。针对传统方法在卫星机动能力受限和成像任务冗余两种情况下求解效率低的缺陷,引入任务-姿态协同规划思想。首先,建立地面任务和空间姿态映射关系,并考虑相邻任务间姿态机动时间的最优性使得卫星在观测相邻任务时无多余等待时间,以此来设计任务-姿态协同规划数学模型。其次,根据任务-姿态协同规划数学模型,设计自适应伪谱遗传算法（APGA）,用以求解满足调整时间最优性的敏捷卫星任务规划问题。最后,通过仿真实验,验证了模型和算法能够有效地解决传统算法求解敏捷卫星任务规划问题时存在的求解效率低的缺陷。     

对地观测卫星调度的混合整数规划模型及求解

首先简要介绍对地观测卫星的成像过程，详细分析多星调度过程中涉及的各种约束。在此基础上，将对地观测卫星调度问题看作一类具有时间窗口的并行机器调度问题，对其进行了数学描述，并建立对地观测卫星调度的混合整数规划模型。采用列生成法，将多卫星调度问题分解为集合分割主问题和单卫星调度子问题，通过循环迭代来求解调度模型。最后，针对本文提出的算法设计一个问题实例，并给出算法计算结果。结果分析表明，列生成法的效率与问题规模大小相关。     

成像观测卫星多星联合调度模型及其列生成求解算法研究

首先介绍成像观测卫星调度问题的特点和主要约束,将成像观测卫星调度分为调度预处理、调度模型及求解、调度结果评估3个阶段。在此基础上,论述成像观测卫星调度模型,并采用列生成法,将多卫星调度问题分解为集合分割主问题和单卫星调度子问题,通过循环迭代来求解调度模型。最后,针对本文提出的算法设计一个问题实例,并给出算法计算结果。结果分析表明,本文提出的模型和算法能较好解决实际应用问题。     

面向对地成像观测任务的高空飞艇应急调度

针对应急条件下高空飞艇(HAA)对地成像观测任务调度问题进行研究,分析了问题中的主要约束条件,建立了以任务收益(TB)和巡航距离为优化目标的约束满足问题(CSP)模型。考虑飞艇侦察载荷具有侧摆观测能力,在构建视场范围约束模型和分辨率约束模型的基础上,对成像观测任务进行合成。提出了元任务与合成任务的概念,给出了任务合成的步骤与方法。将HAA应急调度问题转换为车辆路径问题(VRP),并进一步分解为任务排序主问题和路径选择子问题,分别应用改进粒子群(IPSO)算法和关键节点搜索(KNS)算法求解。详细介绍了算法中的编码、解码和移动等操作,以及采用的混沌初始化和禁忌搜索(TS)策略。通过仿真实验,对文中所提方法的有效性进行了验证。     

基于多活性代理的多星测控调度方法

多星测控调度问题是一个具有多时间窗口、多资源约束的优化问题,其中多星测控任务调度的建模和求解算法是关键。在多活性代理理论的基础上,引入任务调度活性度概念及多活性代理活性保持的协调协商机制,建立基于活性度的多星测控调度模型,并给出一种多活性代理协调协商遗传算法。最后给出实验示例对所提出的算法进行仿真验证。仿真实验表明,所提出的基于多活性代理协商协调的模型及算法能够更好地解决多星测控任务调度问题。     

面向应急条件的多星动态调度方法

 针对应急条件下多星动态调度问题,建立了多目标数学规划模型,提出了应急条件多星成像任务合成策略:建立多星多轨任务合成图(MSMOTMG)模型,提出任务合成算法CP-TM。为克服合成导致任务成像机会减少的缺陷,提出了基于合成任务分解的修复技术。此外,为进一步提高调度效率,考虑了任务在等待队列中的向后移位策略,提出了综合考虑任务合成、修复和向后移位的多星动态应急调度(TMRBS-DES)算法。通过大量模拟实验,将TMRBS-DES算法同RBHA算法,以及3个baseline算法(BS-DES、TMR-DES和TMBS-DES)进行了比较。实验结果表明TMRBS-DES算法提高了调度质量,适用于应急条件下多星动态调度问题。     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。     

基于任务聚类的多星观测调度方法

星上传感器侧摆次数有限,在卫星观测调度时进行任务聚类可以节省资源,提高观测效率.提出了动态聚类调度算法(DCSA)来解决多星多轨道圈次的观测调度问题,DCSA把聚类和调度动态结合起来,并使用模拟退火算法搜索全局最优解;分析了在满足分辨率需求前提下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的侧摆角度和时间窗口进行合理优化;根据任...     

对地观测卫星成像调度的多目标约束修正方法

 约束修正是对地观测卫星成像调度的重要组成部分,负责处理成像调度方案的约束满足与优化,是一类复杂的组合优化问题。为得到优化可行的成像调度方案,提出一种新的约束修正方法。针对约束修正问题构建时间序有向图模型,并将约束修正问题归结为点带约束成本的优化路径搜索问题;在此基础上,提出一种基于标记更新的多目标约束修正算法。实际问题的实验与分析表明：该方法能够在规定的时间内求得问题所有的多目标优化解,有效地解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题。     

考虑任务合成的成像卫星调度问题

某些成像卫星的侧摆机动性能较差,限制了卫星的观测能力,需要考虑任务合成以提高观测效率。建立了考虑任务合成的成像卫星调度问题模型,并提出了求解该模型的快速模拟退火算法(VFSA)。算法针对元任务及合成任务分别构造邻域,采用合成邻域、分解邻域实现调度过程中任务动态合成操作。采用“冒险”的接受概率和快速退火计划,提高算法的求解速度。采用回火机制及3种分化策略,避免算法陷入局部最优。大规模测试算例验证了算法的效率。     

基于混合蚁群算法的柔性模糊车间作业调度

采用蚁群算法作为全局搜索算法,提出一种混合搜索策略,用于求解柔性模糊Job Shop调度问题.根据模糊Job Shop调度问题解的特性,提出基于     

Rescheduling of observing spacecraft using fuzzy neural network and ant colony algorithm

This paper aims at rescheduling of observing spacecraft imaging plans under uncertainties. Firstly, uncertainties in spacecraft observation scheduling are analyzed. Then, considering the uncertainties with fuzzy features, this paper proposes a fuzzy neural network and a hybrid rescheduling policy to deal with them. It then establishes a mathematical model and manages to solve the rescheduling problem by proposing an ant colony algorithm, which introduces an adaptive control mechanism and takes advantage of the information in an existing schedule. Finally, the above method is applied to solve the rescheduling problem of a certain type of earth-observing satellite. The computation of the example shows that the approach is feasible and effective in dealing with uncertainties in spacecraft observation scheduling. The approach designed here can be useful in solving the problem that the original schedule is contaminated by disturbances.     

Multi-UAV reconnaissance task allocation for heterogeneous targets using an opposition-based genetic algorithm with double-chromosome encoding

This paper presents a novel multiple Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) reconnaissance task allocation model for heterogeneous targets and an effective genetic algorithm to optimize UAVs’ task sequence. Heterogeneous targets are classified into point targets, line targets and area targets according to features of target geometry and sensor’s field of view. Each UAV is regarded as a Dubins vehicle to consider the kinematic constraints. And the objective of task allocation is to minimize the task execution time and UAVs’ total consumptions. Then, multi-UAV reconnaissance task allocation is formulated as an extended Multiple Dubins Travelling Salesmen Problem (MDTSP), where visit paths to the heterogeneous targets must meet specific constraints due to the targets’ feature. As a complex combinatorial optimization problem, the dimensions of MDTSP are further increased due to the heterogeneity of targets. To efficiently solve this computationally expensive problem, the Opposition-based Genetic Algorithm using Double-chromosomes Encoding and Multiple Mutation Operators (OGA-DEMMO) is developed to improve the population variety for enhancing the global exploration capability. The simulation results demonstrate that OGA-DEMMO outperforms the ordinary genetic algorithm, ant colony optimization and random search in terms of optimality of the allocation results, especially for large scale reconnaissance task allocation problems.     

基于蚁群算法的固体火箭发动机总体参数优化

为建立一种支持连续域、离散域混合变量的优化算法以用于固体火箭发动机总体参数优化,改进了基本蚁群算法,融入"网格划分"、"哑元化"和"变尺度局部搜索"三种策略,以改进算法的寻优性能和使用范围,其中局部搜索算法仍采用蚁群算法。使用了几个较具欺骗性的经典测试函数对改进蚁群算法进行了测试,计算结果表明改进蚁群算法找到全局最优值的概率较大。应用改进蚁群算法对固体火箭发动机总体设计中的两个重要总体参数——燃烧室工作压强和喷管面积比,进行了优化求解,获得了满意结果。诸算例的优化结果表明,该改进蚁群算法具有支持混合变量,全局寻优性能稳定和搜索精度高的优点,对工程优化设计问题具有较好的寻优性能和更强的适用性。     

风险驱动的安全关键实时任务调度

安全关键系统面临着日趋严峻的安全威胁,如何降低安全关键实时应用的风险成为挑战。通过结合风险评估与实时调度,给出一种风险驱动的任务调度方案。在分析非周期实时任务可调度性的基础上,提出一种基于处理器瞬态利用率、系统安全风险最小的在线调度近似算法。在不违背关键任务的时间约束和安全约束的前提下,该算法能够在低时间复杂度内得到安全性能确保的次优解。实验结果显示所提算法能明显降低安全关键实时应用的风险。具体来讲,最大安全风险可降低22.2%,并且在安全风险近似率上界为110%情况下,真实近似率最小为102.4%。     

基于执行时段滑动调整策略的中继卫星任务规划算法设计

针对中继卫星任务规划问题开展研究,提出一种基于执行时段滑动调整策略的任务规划算法。首先分析了中继卫星资源调度过程,并对任务申请的时间特征进行形式化描述,然后归纳出任务分配的主要约束,从而完成问题建模。在此基础上,对优化算法进行设计,给出了执行时段滑动调整步骤。通过调整已规划任务执行时段的方法,使部分原本无法执行任务具备执行可能,提升了任务执行率和资源利用率。在仿真实验中,通过大规模测试分析对比不同算法的优化效果,验证了文中所提方法的有效性。     

基于WKR结构片上多处理器系统任务分配策略

对现有CMP系统研究现状进行了研究，结合WKR结构模块性良好的特点，设计了基于WKR结构的16核CMP系统框架，在此基础上以提高任务的并行度为目标提出了静态任务层次分配策略。策略分为任务和线程两层分配过程，任务层分配定义任务的并行度，采用LDL胛算法将任务分配到以子WKR结构互连的内核子集上；线程层分配以减少核间通信和均衡核间负载为目标，通过TAGM算法完成任务内的线程在内核子集内的分配。仿真试验表明，静态任务层次分配策略能够实现负载较为均衡的分配，且与类似算法相比具有明显的时间开销优势。