基于遗传禁忌混合算法的敏捷卫星任务规划

多星多载荷敏捷成像卫星自主任务规划是一个复杂的多约束、非线性NP困难问题.分析了卫星观测任务约束和星上资源约束,建立了多星多载荷自主任务规划模型.针对此任务规划模型的特点,以及传统遗传算法和禁忌搜索算法的优缺点,采用了一种遗传禁忌混合算法进行求解.混合算法将禁忌算法嵌入遗传算法作为禁忌算法变异算子,解决了遗传算法早熟的问题.仿真结果表明混合算法比遗传算法收敛速度更快,比禁忌算法优化效果更好.     

多星联合任务规划方法

针对多星对地观测系统联合任务规划问题,考虑卫星载荷具备连续侧摆能力和多种数据压缩模式的新特点,构建了多星联合任务规划模型,在此基础上设计多星联合任务规划和数传调度算法框架,实现了卫星连续侧摆成像规划算法和基于任务优先级的数传任务调度算法,最后采用实际算例进行试验,结果表明文章提出的多星联合任务规划方法能在提高完成任务数量的同时降低卫星资源消耗,满足实际应用需求。     

应急任务响应时间最优的多星成像规划方法

针对优化多星应急成像任务规划的响应时间问题进行了研究。为避免优先规划应急任务对任务总收益的影响，提出一种优化应急任务响应时间的同时兼顾任务总收益的多星成像规划方法。首先，针对综合考虑应急任务和常规任务的多星成像规划特点，建立两级目标优化的约束满足模型；其次，将模型求解过程分解为任务时间窗选择和单轨动态规划两个部分，基于自适应免疫算法对时间窗选择进行优化，同时设计前向动态规划算法确定卫星单轨最优观测路径；最后，对所设计算法的性能进行了测试，并与其他算法进行了对比。仿真结果表明本文方法能够保证应急任务响应时间最优，并同时具备较高的任务总收益，适合于求解大规模的多星成像规划问题。     

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

多约束多星快响巡察任务规划方法

多星快响巡察任务是指多个目标卫星出现不明状况,巡察服务平台在短时间内进行轨道转移,携带多个子航天器对目标进行飞越巡察。对于该问题的任务规划,首先基于共面机动给出了平台调相策略并建立了满足光照和机动能力等约束的巡察窗口筛选计算模型;其次提出了一种贪婪搜索和多轮规划的方法,用于确定任务分配方案和巡察次序;最后在高精度轨道模型下验证了方法的有效性并将该方法与混合编码遗传算法进行了对比。在算例中,该方法的优化效果稍优于混合编码遗传算法,而且求解效率是后者的约227倍,表明贪婪搜索和多轮规划方法更适用该问题的高效求解。     

基于数据驱动的移动目标卫星任务规划

卫星任务规划是卫星地球观测的重要前提。传统的卫星任务规划主要针对固定地面目标,不能满足日益复杂的任务需求。针对移动目标的卫星观测任务,提出了一种基于数据驱动的移动目标卫星任务规划方法。该方法在大量的移动目标数据的基础上,通过改进的长短期记忆神经网络算法预测了目标的未来轨迹和位置信息,并通过约束满足型遗传算法规划了基于预测算法结果的移动目标卫星观测任务。鉴于移动目标观测中约束和任务冲突的复杂性,约束满足型遗传算法以条件形式将约束嵌入到遗传算法中,并在算法中特别设计了冲突消除算子以解决任务冲突问题。仿真结果证明了该方法在解决移动目标卫星任务规划问题上具有优良的效率,并获得了很高的观测精度。     

基于改进遗传算法对小卫星星群任务规划研究

针对小卫星星群任务运行特点,建立小卫星星群多任务规划问题模型,提出了基于成像任务时间及任务均衡度的多指标优化函数.针对所建模型,采用改进型遗传算法,引入资源随机分配的解码策略及精英保留策略,保证了算法的全局收敛性,提高了算法的性能.通过仿真算例,验证了算法在解决小卫星星群多目标任务规划问题上的有效性.      

海洋一号卫星观测任务规划算法设计及系统应用

针对海洋一号卫星观测任务规划需求,提出并实现了基于遗传策略的任务规划框架,解决了卫星实际使用中成像任务受卫星其他业务影响的多类型约束成像规划问题。基于海洋一号卫星实际规划业务要求,对任务规划约束和优化目标建立数学模型,提出了由预处理、窗口约束处理和组合约束处理与优化组成的三阶段规划框架。设计了多约束任务规划优化目标函数,并利用交叉、变异和种群选择等遗传机制对优化问题进行了求解。基于海洋一号卫星实际观测需求数据,对提出的算法进行了有效性和性能验证,结果表明本算法能够给出满足多类型约束的观测规划方案,并在观测时间、观测覆盖率等方面较其他策略有显著提升。研究结果表明通过优化目标函数的设计遗传算法能够实现复杂约束条件的成像规划求解,算法框架可为与海洋卫星具有相似业务特点的对地观测规划系统设计提供借鉴。     

基于遗传算法的Tiling覆盖策略天文卫星任务规划

天文卫星机遇目标任务规划是一个复杂的多目标优化问题.针对Tiling覆盖策略的机遇目标任务规划要求及其约束条件进行抽象,建立任务规划问题模型,在规划模型基础上设计基于遗传算法的多目标优化任务规划算法TPA,并通过实例数据验证了不同参数条件下的求解.在解决Tiling覆盖策略的天文卫星机遇目标多目标任务规划问题时,所提方...     

HXMT卫星长期任务规划算法

硬X射线调制望远镜（HXMT）卫星是中国首颗空间X射线天文卫星.为充分利用卫星资源,使科学产出最大化,需要进行长期任务规划.长期任务规划是一个复杂的多目标优化问题.通过分析HXMT观测特点和约束条件,建立了HXMT长期任务规划问题模型,并采用贪婪算法加遗传算法对模型进行求解.实例分析结果表明该方法能够有效解决HXMT长期任务规划问题.