任务调度启发式信息的卫星数传ACO算法应用

针对卫星数传调度问题,建立了任务调度启发式信息体系框架,提出了基于任务开始时间、任务调度收益、任务可用资源灵活度和任务调度冲突度的启发式信息,研究了任务调度启发式信息在卫星数传蚁群优化算法中的应用。针对不同规模场景的仿真结果表明,任务调度启发式信息有助于蚁群算法求解卫星数传调度问题。     

遗传算法在卫星数传调度问题中的应用

研究了一种基于遗传算法的卫星数传混合调度算法.首先建立了卫星数传任务模型和卫星数传调度模型,提出了卫星数传可能冲突及任务执行冲突度等概念,然后对基于冲突消解的遗传算法进行了设计,并给出了基于该遗传算法的卫星数传混合调度算法.该调度算法包括三部分:一是通过确定冲突任务集来限定问题规模,以此限定了遗传算法中个体的长度;二是利用遗传算法确定出冲突任务集中每个任务分配地面资源及执行时间的次序;三是在对每个任务具体分配地面资源及执行时间时,利用了任务执行冲突度的启发式信息,以尽可能降低冲突.最后给出一个算例仿真.     

基于综合优先度的卫星数传调度算法

研究了在地面站资源有限、数传任务急剧增多的情况下,合理分配资源以有效实现卫星数传任务的调度问题.首先建立了卫星数传任务模型和调度问题模型,提出了综合优先度的概念及其各个指标,对每个指标进行了详细分析.在此基础上,提出了一种基于综合优先度的卫星数传调度算法。仿真结果表明该算法能够取得较好的调度结果.     

基于解构造图的卫星数传调度ACO算法

针对卫星数传调度问题,建立了基于任务调度关系（弧模式）和基于任务调度位置（结点模式）的解构造图,提出了基于解构造图的卫星数传调度蚁群优化(ant colony optimization, ACO)算法。算法利用伪随机概率转移规则进行路径搜索,通过划分冲突任务集来限制蚁群的搜索邻域。算法根据迭代最优解和至今最优解进行全局信息素更新,并将构造图中的信息素浓度限制在一定范围内。仿真结果表明,文中提出的两种解构造图及ACO算法是正确可行的,基于结点模式解构造图的ACO算法能获得更优的解。     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

卫星数传资源负荷均衡调度模型及蚁群优化算法

建立了卫星数传资源负荷均衡调度模型,提出了调度方案效能评价函数和模型求解的蚁群优化算法.调度模型中主要考虑任务调度收益和资源负荷均衡两个优化目标,蚁群算法通过遍历矩阵解构造图来逐步构造可行解,利用基于调度方案效能评价函数的全局信息素更新规则同时优化数传任务调度收益和数传资源负荷均衡两个目标.算例仿真表明,本文提出的调度模型和蚁群优化算法所求得的调度方案取得了较好的任务调度收益和资源负荷均衡指标评价值,说明模型与算法正确可行.     

资源约束条件下任务调度算法研究

如何解决资源约束条件下的任务调度问题，保证在资源使用存在冲突情况下, 多个任务高效执行, 其中合理的任务调度和资源冲突消解是影响任务执行效果的关键因素。基于工作流图模型提出了一套资源约束条件下任务调度的框架, 并针对调度过程中产生的资源冲突, 提出了两种任务调度算法: 一种算法通过任务关键度确定优先级, 并基于贪心策略和调整工作流图拓扑结构的方法, 在任务开始前确定任务调度方案; 另一种算法采取弹性资源调度的方式, 使产生冲突的任务优先在资源不足的条件下开始执行, 任务调度和执行交替进行。最后, 通过地震救援案例验证了相关算法可行性, 与求解资源约束条件下任务调度问题的两类典型方法中具有代表性的算法进行对比实验, 分析了所提两种算法的优势与意义。仿真结果表明，所提算法具有适用地震救援资源紧缺特点的优势。     

蚁群算法在卫星数传调度问题中的应用

为求解卫星数传调度问题,将数传任务在调度序列中的可能位置抽象为结点,构造了信息素分布于结点的矩阵解构造图,提出了基于该图的蚁群算法.算法通过随机转移概率决策模型进行结点转移,在算法迭代中利用精英保留策略进行全局信息素更新.仿真结果表明,基于矩阵解构造图的蚁群算法是求解卫星数传调度问题的有效方法,并具有较好的收敛性和鲁棒性.     

基于多目标遗传算法的卫星成像任务调度技术

针对成像卫星的任务调度问题,考虑多种约束条件,提出了成像任务约束图模型。基于多目标优化和遗传算法思想,提出了一种应用于卫星成像任务调度的多目标遗传算法,详细分析了算法的各个关键步骤的设计思想,能够求得基于成像约束图模型的满意解,生成卫星的优化拍摄计划。卫星成像任务调度原型系统的实现和实验结果验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

面向应急需求的成像卫星单任务综合规划

针对应急条件下成像卫星任务规划问题,在分析任务响应过程的基础上建立了面向任务需求的应急条件下单任务综合规划模型,模型以完成任务需求最早为优化目标,综合考虑了任务规划过程中卫星、测控及数传资源的分配,并提出了基于深度优先搜索的模型求解算法。算例分析结果表明,所提出的模型及算法有效,规划结果能够就现有卫星、测控及数传资源条件下,为应急成像任务需求提供星地资源调度解决方案。     

考虑合成机制的多星应急任务调度

以应急任务优先调度为原则,保证观测总收益的基础上最小化对原调度序列的扰动是多星应急任务调度领域急需解决的问题。首先,分析应急任务完成时间和观测收益关系,建立考虑时间依赖性收益的数学规划模型。其次,基于遗传算法,提出考虑合成机制的多星应急任务调度算法。设计任务合成、插入和替换算子完成应急任务插入,考虑任务观测收益、序列扰动和最短观测时间设计适应度函数,设计交叉、变异、全局修复算子迭代优化调度序列。最后,通过数值实验表明设计的算法能够显著提高调度质量,适用于多星应急任务调度问题。     

面向协同设计的任务调度问题研究

针对协同设计任务调度存在的问题,综合考虑了协作项目间、任务间及任务自身的具体因素和约束,在建立设计任务网络图的基础上,提出了一种以"任务优先系数"为指标的可并行执行任务集内任务的执行调度算法.综合考虑协同设计过程中的诸多动态、不确定性及非量化等因素,基于均衡一适度原则建立了任务到团队成员分配的扩展数学模型,并利用匈牙利算法进行求解.研究表明,该方法能有效对复杂产品的协同设计流程进行规划,且简单易用.     

Multi-satellite observation integrated scheduling method oriented to emergency tasks and common tasks

Satellite observation scheduling plays a significant role in improving the efficiency of satellite observation systems.Although many scheduling algorithms have been proposed,emergency tasks,characterized as importance and urgency(e.g.,observation tasks orienting to the earthquake area and military conflict area),have not been taken into account yet.Therefore,it is crucial to investigate the satellite integrated scheduling methods,which focus on meeting the requirements of emergency tasks while maximizing the profit of common tasks.Firstly,a pretreatment approach is proposed,which eliminates conflicts among emergency tasks and allocates all tasks with a potential time-window to related orbits of satellites.Secondly,a mathematical model and an acyclic directed graph model are constructed.Thirdly,a hybrid ant colony optimization method mixed with iteration local search(ACO-ILS) is established to solve the problem.Moreover,to guarantee all solutions satisfying the emergency task requirement constraints,a constraint repair method is presented.Extensive experimental simulations show that the proposed integrated scheduling method is superior to two-phased scheduling methods,the performance of ACO-ILS is greatly improved in both evolution speed and solution quality by iteration local search,and ACO-ILS outperforms both genetic algorithm and simulated annealing algorithm.     

面向成像卫星组网的群任务规划方法研究

本文基于提高用户任务需求的处理能力，探索可共享卫星资源组网卫星协同的群规划方法.研究中不仅考虑了一些部门存在特有的任务规划需求，还考虑到一些重要部门有卫星资源或者经申请有允许规划的卫星资源. 分析了群规划的模式需求及提出群规划框架；针对分层规划与可共享的资源服务，建立群规划多目标优化模型；针对任务规划这一高维离散组合优化问题，借鉴蚁群算法的快速收敛和遗传算法的强知识表示能力，阐述组合高低阶知识表示的改进遗传求解算法. 仿真实验验证了本文规划模型与求解算法的有效性.     

卫星与浮空器协同侦察任务规划方法

针对卫星和浮空器协同对地侦察任务规划问题,提出了一种分阶段任务规划方法,将卫星与浮空器协同任务规划分为任务聚类、任务组分配和任务排程3个相继的阶段。使用层次聚类算法进行任务聚类,通过聚类形成多个任务组;给出了任务组分配的规划模型,将任务组与平台资源进行匹配;建立了任务排程的混合整数规划模型,并使用粒子群算法进行求解,将任务最终分配到相应的平台上。仿真结果表明,所提出的方法可行且有效。     

基于稳定匹配机制的网格任务调度算法

任务调度和资源分配是网格计算的关键技术.提出了一种基于稳定匹配机制的网格任务调度算法(SMM:Stable Matching Mechanism),以及根据各奈件因素值及其所占比率进行量化匹配的思想.用户和资源可以根据自身特点动态地设置各条件因素的基准值,通过与实际提供的条件因素值进行比较,得到匹配度,按照匹配度的高低顺序循环匹配最终达到稳定.算法综合考虑用户和资源双方的需求而得出相应的稳定匹配调度策略.给出了算法的数学模型和描述,在Matlab语言环境下仿真表明,SMM算法可以有效地实现网格任务调度,满足任务和资源双方的需求,得到稳定匹配.     

基于粒子群优化的无人战斗机编队任务协调方法研究

执行任务时多无人机之间的任务协调是保证无人机具备协同工作能力并且顺利完成任务的关键.将无人战斗机编队的协调过程看成一种动态的任务分配过程,建立任务协调模型,分析任务协调问题的粒子初始化和寻优方法,编写基于粒子群优化算法的任务协调问题程序.对粒子群优化算法参数对任务协调方案的影响进行了仿真验证,结果表明此方法得出的方案合理有效可以满足无人战斗机任务协调问题的要求.