协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题

 在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型,提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治-合作策略,根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心;提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解,便于个体的交叉、变异、合作操作;并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值;其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明:该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。     

多星联合任务规划中的启发式求解方法研究

多譬联合任务规划问题需要考虑卫星侧视、星载存储容量、星上能量、数据传输等多种约束,是一个复杂的组合优化问题.通过对卫星成像约束条件抽象,建立联合规划的数学模型,将问题归约为特殊的多时间窗约束车辆装卸问题,面向应急条件下的应用,结合领域应用特点,提出基于动态装载概率模型和估算总装载量的启发式搜索任务规划算法(HADPPEC),并与实际运行的多星任务规划系统进行了大量实验比较.结果表明本方法比传统方法在运行时间和算法结果卜都更出色.     

多目标EOSs联合成像调度方法

EOSs（Each Observation Satellites）围绕着地球对成像任务进行拍摄，为了充分有效的利用卫星资源，最大限度的满足成像任务需求，需要进行EOSs联合成像调度。EOSs联合成像调度是一个复杂的多目标组合优化问题。本文通过对卫星成像约束条件的抽象，建立联合成像调度的数学模型，在此基础上设计了多目标EOSs联合成像调度算法，并根据实际的应用问题进行实验和结果分析，表明该方法有效的解决了多目标条件下EOSs联合成像调度问题。     

面向海洋观测的成像卫星任务规划方法

面向海洋观测的成像卫星是一种轨道较高的可见光对地观测卫星,主要用于探测海上船舶活动以及监测海洋环境参数等。对地观测卫星任务规划问题是一个复杂的组合优化问题,通过分析面向海洋观测的成像卫星工作特点及约束条件,建立了一种考虑多数传模式共存的数学模型,提出了一种基于最大收益损失比的卫星任务规划算法。试验结果表明该方法能够有效解决面向海洋观测的成像卫星任务规划问题。     

基于分层控制免疫遗传算法的多卫星联合任务规划方法

 研究面向复杂任务需求的多卫星联合下的任务规划技术,对于提高对地观测系统的保障能力具有重要意义。各种类型的复杂任务需求由于需求特点的差异,使得相对于针对点观测任务的规划更加复杂。在提炼问题特点的基础上,建立了整数规划问题模型,并提出了分层控制免疫遗传算法。该算法采用双层操作,在父层采用遗传操作算子,在子层采用免疫操作算子,并引入基因重组、自适应免疫更新、小生境等机制改进搜索过程。仿真实验表明,分层控制免疫算法在解决复杂任务的任务规划中是可行有效的。     

一种基于空间映射的多星成像调度方法

针对NP难解的多星成像过度调度问题,从置换空间到问题空间的映射方法和置换空间 搜索算法两方面进行了研究。基于资源优先卫星分配算法,建立了置换空间到问题空间的映 射关系,以在置换空间优化多星成像调度。提出了一种分散式随机搜索算法,基于有记忆随 机邻域搜索,在置换空间上搜索产生优化调度的置换序列。实验表明,所提算法相对模 拟退火算法平均获得3.12％的改进。     

一种卫星成像调度的约束修正方法

约束修正是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的问题.为得到优化可行的成像调度方案,针对一类带有卫星存储器和数据下传等约束的卫星成像调度问题,提出一种新的约束修正方法.首先构建时间序有向图模型,将约束修正问题归结为点带约束成本的路径搜索问题,针对该模型提出一种基于标记更新的约束修正算法.通过针对实际问题的实验分析,表明该方法能够在规定的时间内求得问题的最优解,有效的解决了卫星成像调度的约束满足与优化问题.