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。     

基于动态任务合成的多星观测调度方法

合成观测可以提高卫星的观测效率,研究了遥感卫星的动态合成观测调度问题.分析了卫星对多个任务合成观测的条件,在此基础上,建立了任务需求度、资源竞争度以及任务合成中的最小侧摆、最小数据冗余启发式,提出了基于动态任务合成的多星观测调度启发式算法.仿真实例表明,此方法可以有效提高卫星的观测效率.     

基于MapX的多星协同对区域目标观测的预处理方法

预处理是多星协同对区域目标观测调度过程的一个重要组成部分,为建模与求解提供若干备选的元任务,其核心内容是区域目标分解和时间窗口计算.根据卫星轨道特征和星载遥感器的观测能力,提出了卫星对区域目标观测的动态分解方法.通过分析卫星观测范围与区域目标的空间几何关系,提出了卫星对区域目标观测的时间窗口计算方法.算例表明,基于卫星观测能力的区域目标动态分解方法能够提高多星协同观测效率,实验结果验证了基于MapX的时间窗口计算方法的有效性.     

基于任务合成机制的多星调度问题

传统模式下,卫星采取单任务观测方式,该种方式下任务的成像精度高但任务成像数量少且资源使用率极低。因此,在单任务观测方式的基础上设计了一种多任务合成机制(multi-task merging mechanism, MTMM),在保证用户最低成像要求的情况下对任务合成。首先,基于合成任务集,建立多星调度模型。然后,针对模型提出了基于任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization based on task merging, IACO-TM)算法,在算法中设计了自适应蚁窗策略、强制扰动机制以及算法参数动态调节策略,对蚂蚁搜索空间进行有效裁剪,避免算法陷入局部最优的同时提高算法的收敛速度。最后,通过大量仿真实验与不考虑任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization, IACO)算法和基于任务合成的传统蚁群优化(traditional ant colony optimization based on task merging, TACO-TM)算法对比,验证了所提MTMM和IACO-TM的有效性。     

面向应急对地观测任务的多飞艇协同分配方法

应急条件下多飞艇协同任务分配是一个重要而极具前景的研究课题,对提高飞艇观测效能起着至关重要的作用。针对多飞艇协同任务分配问题,设计了一种基于Agent双向招标的改进合同网协同机制,详细解释了双向招标的方法和标值计算的启发式规则。针对应急观测任务的高时效性特点,建立了一个多目标约束满足优化模型,并提出一种针对批量动态任务的快速分配算法--动态自适应协同任务分配算法(dynamical flexible collaborative algorithm,DFCA)。大量模拟实验结果表明,该算法能够在很短的时间内获得较好的任务分配方案,具有较高的任务完成率和权值收益率。     

针对多星多任务仿真调度的关键路径遗传算法

卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法.该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,任务分配通过遗传算法实现,一个分配结果对应种群中的一个个体,在单星任务处理子问题中引入关键路径法,...     

对地观测卫星任务规划问题研究述评

卫星任务规划是卫星系统核心模块,其性能直接影响到卫星系统的工作效益。针对卫星任务规划的几个关键问题对现有的一些研究方法进行总结分析,并对未来研究进行展望。首先分析了多用户任务需求,梳理了任务需求的辅助分析过程,然后总结归类现有的区域目标分解和任务聚类的方法,在此基础上分别对单星和多星任务规划模型及求解算法进行述评,最后阐述了卫星任务规划调度需要进一步研究的问题。     

多星联合对地观测调度问题的列生成算法

多星联合对地观测调度问题作为一类大规模组合优化问题, 其求解算法往往采用启发式或超启发式. 运用列生成思想对该问题设计了完全搜索算法. 在建立了问题的整数规划模型之后, 将原问题分解为集合配置主问题和含时间窗口的最短路径子问题, 其中集合配置主问题采用主单纯型法通过CPLEX求解, 含时窗的最短路径子问题采用动态规划求解, 该动态规划算法围绕观测冲突时段这一关键资源进行最优子路径的扩展. 只有在子问题的最优解对主问题的优化目标仍有改进时, 主问题的约束矩阵列才被扩展. 该算法针对部分算例得到了最优解, 其余算例也在指定的时间内得到了相比一种基于优先级的启发式算法更优的解.     

卫星合成观测调度的最大覆盖模型及算法研究

遥感卫星采用合成观测方式可以提高观测效率,研究了遥感卫星合成观测调度问题.通过分析观测活动与目标的覆盖关系,建立了考虑任务优先级的最大覆盖模型.分析了观测活动性质,并基于观测活动间存在时序关系特征,将问题按照卫星的最大侧摆次数划分为多个阶段,提出了基于动态规划思想的算法,能够在多项式时间内得到问题的最优解.测试算例验证了算法的有效性.     

考虑多数传模式组合的卫星数传调度方法

研究了一类过站时间较长的可见光对地观测卫星数传调度问题.通过分析该类卫星工作特点及数据传输约束条件,利用其长可见时间窗特性建立一种考虑多数传模式组合的约束满足模型,在此基础上给出了基于最大收益损失比的卫星数传调度算法.仿真实验结果表明该方法能够有效解决该类卫星数传调度问题.     

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.     

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。     

安全驱动的实时任务调度遗传算法

对异构网格环境下的硬实时任务调度问题,不仅考虑了时间约束而且考虑了其安全性能需求,构造了相应的安全效益函数,在此基础上构建了一个安全驱动的任务调度模型。为了解该模型,设计了新的选择算子使得不满足时间约束但安全效益值大的个体也参与到进化中,从而保证种群多样性;设计了一个能够扩大搜索范围的新的杂交算子和增强搜索精度的调整算子。最后引入一个启发式算子,提出了一种搜索能力较强的安全驱动混合遗传算法(security driven hybrid genetic algorithm, SDHGA)。仿真实验表明,在同等条件下该算法与经典的Min-Min、SD-Min-Min、SAREC和QoSGA等算法相比,在任务调度成功率、安全效益值和系统吞吐率等方面具有较好的综合性能。     

敏捷成像卫星密集任务聚类方法

面向应急条件下的观测需求,为提高成像任务完成效率,对敏捷成像卫星密集任务聚类问题进行研究。分析了敏捷成像卫星观测过程,给出了任务聚类的俯仰、翻滚观测摆角及任务间过渡时间约束。建立了聚类图模型,给出了模型的构建算法。设计了一种基于最大最小蚂蚁系统的聚类算法,结合聚类模型特点设计蚁群策略,并对重叠和冲突的聚类任务进行处理。实验算例验证了模型和算法的有效性。     

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.     

多疫区多周期应急物资协同优化调度

针对突发公共卫生事件应急管理体系中应急物资需求的不确定性和连续性以及应急救援是一个同时在多疫区间展开的多周期救援过程这一实际, 提出了多疫区多周期应急物资协同优化调度方案.首先在分析传染病扩散规律的基础上, 结合传染病潜伏期的不确定性所引起的应急救援的时滞性, 采用纵向配送和横向转运相结合的协同配送模式, 构建了一类应急物流网络优化多目标随机规划模型; 其次采用遗传算法给出了该优化模型的求解算法; 最后通过仿真算例验证了模型及算法的有效性和可行性.     

An optimal scheduling algorithm based on task duplication

1.INTRODUCTION Anefficientschedulingofaparallelprogramontothe processorsisvitalforachievingahighperformance fromaparallelcomputersystem.Thetaskduplication basedschedulingisanewapproachtothescheduling problems.Sincethecommunicationtimeamongtasks assignedtothesameprocessorisconsideredtobe negligible,taskduplicationisonewayofreducingthe interprocessorcommunicationoverhead.Usingthis approach,someofthemorecriticaltasksofaparallel programareduplicatedonmorethanoneprocessor.Thiscanpotentiallyred…     

一种灵巧同构系统的任务静态调度算法

针对高性能的灵巧同构系统计算环境特点,提出了一种多处理机的任务静态调度算法。该算法结合遗传算法和启发式列表调度算法,具有较短的调度时间;算法考察了多处理机调度中的任务间前趋关系、通信关系以及任务存储量要求,具有实用意义。仿真结果表明,与标准算法和CP/MISF(critical path/most immediate successors first)算法比较,所提出的算法能够得到较优的调度结果。