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当用户的观测需求超过卫星的观测能力时,天文卫星的任务规划就成为一个超额订购的问题。对于该问题,设计了一个包含聚类阶段和短期任务规划阶段的框架。首先建立了任务聚类模型,用于减少超额订购任务的规模。其次,使用聚类的结果作为输入,建立了短期任务规划的数学模型。最后,提出了一种自适应混合搜索策略的人工蜂群算法,在基本人工蜂群算法中引入了自适应精英全局-局部搜索策略和自适应变邻域最优搜索策略,以求解聚类和短期规划问题。所提出的算法在实验中表现出更好的寻优能力和更快的收敛速度。此外,它还有效地减少了聚类阶段的任务数量,提高了短期任务规划阶段的任务完成度。  相似文献   
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