基于任务合成的对地观测卫星应急调度方法

针对应急条件下对地观测任务时敏度高、动态性强的特点,提出了基于任务动态合成的多星应急调度方法。首先,建立了多星动态应急调度数学规划模型。然后,提出了任务动态合成(dynamic merging,DM)策略,并设计了候选合成任务集合构建(candidate merging task set establishment, CMTSE)算法。最后,提出了基于任务动态合成的多星动态应急调度(dynamic merging based dynamic emergency scheduling, DM DES)算法。为验证DM DES算法的有效性,通过大量仿真实验将DM DES与基于迭代修复的启发式算法(repair based heuristic algorithm, RBHA)和不考虑任务合成的动态应急调度(dynamic emergency scheduling, DES)算法进行比较。实验结果表明,DM DES算法能有效提高调度质量,适用于多星动态应急调度。     

优先级动态变化的多地面站数传规划问题研究

多地面站数传规划问题是一个复杂的组合优化问题,目前的研究大都假设各个数据下传任务没有优先级,或优先级固定。考虑数据下传任务优先级动态变化特性,建立了冲突时段约束图模型,提出了基于遗传算法的多地面站数传规划算法。根据模拟的数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决多地面站数传规划问题。     

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。     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

面向应急成像观测任务的多星协同调度方法

针对应急条件下的成像观测任务,设计了多星协同调度框架,将多星协同调度问题分解为任务排序主问题和资源匹配子问题。分析了多星协同调度中的主要约束条件,以任务收益为优化目标构建问题的约束满足模型,并应用改进粒子群优化算法进行求解。详细介绍了算法中的编码、解码、移动、变异等操作,给出算法时间复杂度的计算公式。通过仿真实验,对算法的有效性进行了验证。     

卫星观测系统整体调度的收发问题模型及求解

探讨了一类涉及多星、多地面站、多任务的卫星观测系统整体调度问题,该问题要求从过多赋权卫星观测需求中,选择有能力完成的一个任务子集,并为相应的拍照和数据下传活动安排资源和时间,以实现特定的优化目标.用一种变体形式的收发问题模型描述了该问题,并给出了其约束规划和禁忌搜索相结合的求解方法.最后用随机生成的问题示例检验了求解算法的性能.     

考虑发射失败的多中心多卫星发射任务协同规划方法

在中国未来卫星发射需求急剧增加和卫星发射中心发射能力有限的情况下,为多颗卫星协调发射中心和发射时间变得日趋困难。为解决大量卫星发射任务的协同规划问题,以发射成本最少、发射失败概率最低为优化目标,建立了多中心多卫星发射任务协同优化的多目标混合整数规划模型。基于非支配排序的多目标优化算法(non-dominated sorting genetic algorithm II, NSGA II)框架,设计了求解模型的多目标进化算法,提出了发射中心选择的整数编码方案,给出了基于启发式搜索的发射时间规划解码算法,并设计了染色体质量检查与修正算法。基于中国现有的4个卫星发射中心和可能面临的6类发射任务,设计了包含10颗卫星发射任务的小规模案例和30颗卫星发射任务的大规模案例,对模型和算法进行了仿真验证。实验结果表明该方法能有效解决多中心多发射任务协同规划问题。     

基于贪婪随机自适应过程的多类型卫星联合任务规划技术

对地观测卫星任务规划问题需要考虑侧视、星上能量、数据容量和数据传输等多种约束,是一类复杂的组合优化问题,现有研究大多对问题进行了不同程度的简化。面向多种载荷类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,基于贪婪随机自适应搜索过程提出了一种新的混合算法对问题进行求解。实验结果表明,该混合算法在多星联合任务规划领域是可行有效的。     

求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法

任务规划在成像卫星指挥控制过程中起着非常关键的作用, 在成像卫星应用系统中处于神经中枢的地位. 提出了一种求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法: 在参数绩效知识的指导下, 采用动态参数模型为下次迭代随机选择较为合理的参数组合; 从优化过程中不断地抽取构件知识, 采用构件知识指导人工蚂蚁在后续优化过程中构建可行方案. 在蚁群算法、动态参数决策模型和构件知识的共同作用下, 演化学习型蚁群算法的优化绩效得到了极大提高. 采用多星任务规划问题的21个测试实例进行实验, 结果表明演化学习型蚁群算法在优化性能方面优于其他两种方法.     

基于自适应遗传算法的战场资源动态调度模型及算法

研究了战场平台资源的动态调度问题,首先分析了该问题在动态调度过程中的约束条件,构建了以最小化使命完成时间为目标函数的数学模型,然后针对问题模型的特点,基于自适应遗传算法提出求解算法,最后结合具体算例对平台资源动态调度模型及其求解算法进行了仿真验证,仿真结果表明,求解方法可以有效应对处理任务新增和平台失效等突发事件并且具有较高的时间效率。     

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。     

面向敏捷卫星任务规划的云层建模及处理方法

针对云层遮挡影响光学卫星成像质量的问题,以新一代敏捷卫星任务规划问题为背景,对云层信息进行建模,提出了一种云层遮挡时间窗口计算方法,通过引入预判和二分法推进计算环节来提高遮挡窗口的求解效率。根据任务约束条件建立了考虑云层信息的敏捷卫星任务规划模型,并利用蚁群算法进行寻优计算。具体设计了状态转移规则、任务安排规则和信息素更新规则。通过10个不同规模的情景案例进行仿真对比分析,仿真结果验证了云层模型和提出的处理方法在敏捷卫星任务规划问题上的有效性。     

基于改进合同网协议的分布式卫星资源调度

随着卫星和任务的增加以及卫星智能化的提升, 传统的集中式任务规划已无法满足规划需求。本文研究分布式卫星任务规划问题, 首先, 针对分布式任务规划中全局和局部目标的不一致性建立双层规划数学模型, 最大化观测收益、最小化任务观测完成时间、最优化负载均衡。其次, 提出可解约循环合同网, 设计包含全任务投标策略和二次中标策略的并发机制以减少协商次数, 建立多属性评标机制完善评标过程。设计基于自适应退火的可解约循环合同网算法求解分布式卫星任务规划问题。最后, 通过数值实验结果证明所提算法求解问题的有效性和合理性。     

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.     

基于MAS的分布式卫星系统任务规划研究

针对分布式卫星系统的规划与调度问题,提出了一种基于多Agent协商机制的分布式规划与调度方法.首先建立了分布式卫星系统的分层分布式多Agent控制结构,并详细设计了各个层次Agent的功能.其次,给出了卫星Agent之间基于合同网的交互协议,设计了基于优先级的招标任务选择策略以及基于任务动态插入的投标方法,并给出了实现全局优化的评标策略和目标函数.针对观测环境的动态情形,给出了相应的动态任务处理流程.最后通过一个卫星编队实例进行了验证.