不确定环境下舰载机保障预反应式动态调度优化

针对舰载机机务勤务保障过程中的不确定性和动态特性,研究舰载机保障预反应式动态调度优化问题。在预调度阶段设计双种群遗传算法,融合左右种群双向对齐迭代技术提高解的全局最优性,结合设定的保障期限求得带有工期保护缓冲的鲁棒性预调度方案。在反应性调度阶段,建立以最小化保障完工时间和最小化调度调整损失成本为目标函数的反应性调度模型,设计针对单一个体的自适应分层双目标变邻域优化算法,对预调度方案进行局部调整,优化反应性调度的效率和稳定性。提出5种不同反应性调度调整策略,对多种扰动类型下的不同保障机组的预调度方案进行局部调整和分析。为不确定环境下舰载机基准预调度计划的制定和反应性调度方案的调整提供了决策支持。     

不确定条件下卫星鲁棒性调度问题

在对地观测卫星调度过程中，存在着很多不确定性因素，其中云层覆盖变化是主要的不确定性来源。本文针对考虑云层覆盖不确定性的卫星调度问题，借鉴了连续函数的鲁棒性优化思想，提出了一种基于邻域的鲁棒性指标，用于衡量卫星调度方案的鲁棒性。在此基础上，建立了卫星鲁棒性调度的CSP模型，设计了基于分级优化策略的随机变邻域禁忌搜索算法。实例研究表明，本文提出的模型和求解算法能够在保证调度方案性能的基础上，获得鲁棒性强的调度方案。     

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.     

多星成像调度问题基于分解的优化算法

提出了一种求解多星成像调度问题的基于分解的优化算法,将问题分解为任务分配主问题与单星成像调度子问题.任务分配主问题生成不同卫星的任务分配方案,单星成像调度子问题则根据分配的任务进行优化,生成每颗卫星的成像调度方案.采用自适应的蚁群算法求解任务分配主问题,通过自适应参数调整策略及信息素平滑策略,实现全局搜索和快速收敛间的平衡.采用启发式算法及快速模拟退火算法求解单星成像调度子问题,通过综合多颗卫星的调度结果, 可以对任务分配方案进行评价,引导蚁群算法搜索优化的任务分配方案,最终得到多颗卫星的成像调度方案. 大规模测试算例验证了算法的效率.     

一种有新任务到达的多卫星动态调度模型与方法

基于动态约束满足问题,针对初始方案执行过程中任务动态到达的情况,以最大化完成任务的优先级之和,并使新任务到达后,对原方案的调整最小为目标,建立了多卫星动态调度模型,提出了模型求解方法,最后给出了仿真算例,对模型和算法进行了验证.     

不确定处理时间批处理过程的鲁棒调度新策略

针对化工批处理调度过程中处理时间不确定的问题,建立了具有分解结构的调度模型,提出了一种新的鲁棒调度策略.策略由基本调度策略和在线调整两部分组成,分别与模型的主问题和子问题相对应.提出了基于遗传算法的分解算法求解模型,以获取具有鲁棒性和最优性的基本调度策略.通过对子问题的分析,提出了运用简单的推理进行在线调整的方法,无需复杂计算,并运用动态规划的原理说明了该方法的可行性和最优性.最后用实例说明了该鲁棒调度策略的有效性.     

城市供水系统弹性应对策略与仿真分析

针对城市供水系统受外界威胁导致供应能力波动的问题,建立了以优化供水系统弹性为目标的两阶段应对策略模型.第一阶段为马尔可夫决策过程水库调度模型,求解在满足期望弹性约束下以总成本最小化为目标的优化调度策略;当供应缺口超出水库调度能力时,针对供水系统在动态情景下的不确定性,建立了以供水网络弹性损失最小为目标的系统动力学第二阶段模型,通过仿真实验得到了多渠道优化策略.最后,以上海市咸潮入侵事件验证了该方法的有效性和实用性.     

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.     

卫星数据传输全流程调度及优化算法

卫星数据传输过程包括两个环节:一是卫星到地面站的星地传输环节,二是地面站到数据中心的地面传输环节。卫星数据的传输问题即合理分配地面接收资源和数据传输链路资源,高效传输卫星数据。以在最短时间内获取卫星数据为目标,建立了包含星地传输和地面传输两个环节的全局调度优化模型,包括星地传输过程中的冲突消解模型和地面传输过程中数据传输模型。利用成像软件生成不同规模的调度任务,采用动态规划和遗传算法的混合算法求解。实验结果表明,与传统调度将两个环节分开优化相比,所提的全局优化能够明显缩短卫星数据传输总时间。     

电子侦察卫星任务合成探测及混合调度

任务合成探测对于提高电子侦察卫星的侦察效益具有重要意义。分析了电子侦察任务合成探测的条件及性质,建立了多星合成探测调度问题的混合整数规划模型。提出了一种基于模型分解的优化求解算法,将模型分解为任务指派主问题与动态合成子问题,任务指派主问题通过遗传算法生成不同卫星的任务分配方案,动态合成子问题则根据指派的任务进行优化,生成完整的卫星侦察计划。测试案例验证了方法的有效性。     

敏捷成像卫星时间依赖型调度问题、模型与算法

针对敏捷成像卫星时间依赖型调度问题展开研究,将时间依赖调度与敏捷成像卫星调度相结合,在分析主要约束条件的基础上,建立了问题的数学模型.根据成像质量随成像时间动态变化的特点,设计了随时间动态变化的收益函数,并将轮盘赌思想和时间窗口裁剪概念引入到求解方法中,提出了一种启发式算法.实验数据显示,通过对时间依赖的考虑,更多的任务能够在最佳观测时刻点附近成像,同时也表明了模型的合理性以及算法的有效性.     

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。     

基于AMPL的多成像卫星任务调度与规划

成像卫星调度问题是利用在太空中运行的多个对地观测卫星,根据用户的需要,最大限度利用卫星系统的资源实现对地面目标进行观测。该系统涉及多个成像卫星的调度和规划,因此一直以来都是一个富有挑战性的课题。在分析成像卫星工作原理和调度任务约束条件的基础上,首先建立了一个满足多卫星、多监测目标的混合线性模型,并对模型的合理性加以论证。其次,采用一种数学建模语言(a mathematical programming language,AMPL)解决该调度问题的新方法以应对目前约束规划问题求解方法多样、求解性能差异大的问题,并对从卫星工具包上得到的数据进行实验。该建模语言可以根据模型种类,智能调用各类综合多种成熟算法的解法器。实验结果显示,相对于常用求解算法,该方法更加有效地解决了中短期卫星的调度问题。     

基于BFA的SPOT5卫星日常拍摄任务调度算法

地球影像需求日益旺盛,如何最优化调度日常成像卫星成为了一个亟待解决的问题.SPOT5是一颗典型的商用成像卫星,针对其日常成像调度问题的特点,开发了一个带修补策略的二进制萤火虫算法.该算法通过修补策略的丢项操作修复不可行解,通过修补策略的增项操作提升解的质量.修补策略优先处理具有高度稀疏性的逻辑约束,再处理信息存储容量约束,从而增强算法在大规模组合空间的寻优能力.在公开的SPOT5卫星基准测试问题集上的实验结果验证了所提算法的高效性,而且所得解的质量显著好于遗传算法的运行结果.     

局外k—出租车问题及其动态规划求法

局内问题及其解法在研究是优化领域研究热点之一，而有关局内问题解法的研究必将涉及相应的局外问题。提出了局外k-出租车调度问题，给出了问题的动态规划求解方法，并给出该问题的一个具体算例。同时简要地介绍了局外k-卡车调度问题的动态规划求解方法。     

基于改进蚁群算法设计的敏捷卫星调度方法

敏捷卫星与传统非敏捷卫星相比,增加了俯仰和偏航两个自由度,提升了卫星的成像能力,也加大了搜索空间,使敏捷卫星的调度问题变得更加复杂,组合优化难度加大. 蚁群算法是可有效求解敏捷卫星调度问题的方法之一. 针对蚁群算法优化性能严重依赖于算法参数以及各个组件的设计的问题,提出利用均匀设计的方法优化组合算法的各个组件,设计出能有效求解敏捷卫星调度问题的蚁群算法. 利用7 个不同规模的实例进行实验,实验结果表明了方法的有效性.     

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。     

卫星网络时隙分配算法与路由规划优化

星间链路的应用在增加网络连通性和提升网络性能方面是至关重要的。然而,对于大规模、高动态的卫星网络,实时的星间链路设计和路由规划变得非常有挑战性。为了克服这个难点,本文研究了动态卫星网络中的时隙分配与路由规划问题,并将其建模为一个整数线性规划问题。为了降低问题求解的复杂度,该问题被近似地分解为两个独立的子问题,包括时隙分配问题与路由规划问题。第一个子问题仍然是一个整数规划问题,本文结合匹配理论与拉格朗日松弛方法设计了一个低复杂度但是高效的求解算法。然后,针对第二个子问题,考虑业务的优先级,设计了一个低花费的路由算法。最后,仿真结果验证了方法的可行性与有效性。     

成像卫星集成调度的变邻域禁忌搜索算法

探讨了一类涉及多星、多地面站的成像卫星系统集成调度问题,要求从可能过度订购的卫星观测需求中,选择一个能够无冲突完成的任务子集,并为相应的观测和数据下传活动安排资源和时间,以最大化对所有用户需求的总体满足程度.建立了该问题的变体形式车辆路线问题模型,设计了改进型和调整型两类邻域结构,并提出了一种变邻域禁忌搜索算法.通过交替使用两类邻域结构,增强了算法对解空间的探索能力和规避局部极值的能力.测试算例的计算结果和与其它算法的比较表明,该算法能够在相近的计算时间内显著改善求解质量.