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.     

面向重访周期需求的敏捷成像卫星任务规划方法

为满足敏捷成像星座观测目标的重访周期需求,提出一种混合编码差分进化算法.分析敏捷成像卫星的工作特点,构造评价重访周期需求满足情况的目标函数,建立成像任务约束满足模型.针对观测任务选择与否、执行顺序和成像时间的优化需求,提出一种二进制-实数混合编码差分进化算法,实现了成像任务在时间轴上的分布优化.通过工程实例进行仿真校验,仿真结果表明相比于基于二进制编码的遗传算法,本文算法在优化时间和优化效果方面都有较大优势.     

一种多目标变邻域模拟退火算法及成像星座任务规划方法

为提高成像星座观测任务的完成度和成像质量，提出一种多目标变邻域模拟退火算法(MOVNSA)。首先，分析了敏捷成像卫星观测任务约束和星上资源约束，构造了评价任务完成度和成像质量的目标函数，建立成像任务约束满足模型。然后通过设计多目标模拟退火算法中解的编码解码规则、变邻域搜索方法以及选拔淘汰机制，实现了观测任务成像时刻的滑动优化，兼顾提升了观测任务的完成度和成像质量。最后通过工程实例对多种算法进行测试和分析，结果表明该方法收敛速度快，优化效果好，可以在满足用户需求的前提下最大化任务的完成度。