面向收益不均等区域目标的多星调度问题

利用多星对区域目标的协同观测在工程应用方面的需求日益复杂化,当目标区域内待观测目标的重要性不同,其对应的观测收益不同。那么如何在资源有限的情况下,安排观测方案使观测总收益最大是亟待解决的问题。考虑区域目标内部观测收益不均等的实际情况,建立了区域目标内部收益随时间可变的多星调度优化模型,设计了条带动态分割方法(dynamic stripe segmentation method, DSSM),提出了基于权重优先策略的启发式算法(weight priority strategy heuristic, WPSH)和基于随机邻域的局部搜索算法(random neighborhood local search, RNLS),使求解结果对应的观测收益最大,最后通过仿真实验验证DSSM算法比并行分割算法观测收益提高约19%,覆盖率提高约22%;RNLS算法比WPSH算法的基础上平均提升观测收益约4.5%,且求解质量较稳定。