基于图着色理论的多飞艇多载荷协同对地观测和数据传输调度模型与算法

临近空间平台是一类新兴的空间平台,可用于局部区域的对地观测.本文针对飞艇的特性和用户需求的复杂性,设计了多飞艇多载荷协同对地观测和数据传输体系,考虑常规观测任务的调度,以及应急观测任务的重调度.基于图着色理论(graph coloring theory, GCT),构建多飞艇多载荷协同对地观测和数据传输调度模型.将多飞艇协同对地观测与数据传输任务、任务间的冲突、以及飞艇和地面站分别映射为无向图中的点、边和颜色,从而将问题构建为图着色问题(graph coloring problem,GCP),最大化完成任务总收益的优化目标转换为GCP中最大化着色点收益.提出一种文化基因算法(memetic algorithm,MA),设计基于收益改进的禁忌搜索(Tabu search,TS)算子更新染色体,和对父代染色体中最大收益的连续基因进行遗传的交叉策略.数值实验结果表明,针对不同规模的算例,相较于TS和ILOG CPLEX, MA能够在合理时间内获得更满意的解.     

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。     

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。     

成像卫星协同任务规划模型与算法

作为一类重要的对地观测卫星,成像卫星多星组网协同工作可提高处理复杂任务的能力,其中的任务规划属于多时间窗口、多优化目标和多约束条件的组合优化问题。针对任务协同规划技术,主要完成两项工作：第一,建立协同规划模型,引入了元任务间的3类协同作用关系,并进一步考虑了风险控制的要素;第二,在阐述引入启发式信息的遗传禁忌选择的求解算法基础上,提出算法协同进化模型求解技术。最后,利用卫星工具箱（satellite tool kit, STK）提供仿真数据,评价几种典型的求解算法,并验证了本文算法在收敛速度和鲁棒性上的有效性。     

战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型

在战时协同维修保障过程中,针对各维修任务间经常发生维修资源短缺及资源冲突的问题,在分析连续消耗条件下战场抢修资源调度的特点及决策目标的基础上,建立了在抢修开始时间最早的条件下支援点数目最少的战场抢修多需求点多资源二层优化调度模型,并给出了算法和优化调度方案.算例分析结果表明了模型的合理性和算法的有效性.     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术

采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法的基础上,引入蚁群社会中的分工协作思想并构建测控任务时间约束有向图,设计基于任务选择期望的状态转移规则和基于自适应网格技术的权重更新策略,从而提高算法求解性能。仿真实验结果表明该方法能有效解决多目标航天器测控资源调度问题。     

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。     

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。     

三层级设施选址-路径规划问题建模及算法研究

基于有向图针对物流网络三层级设施选址——路径规划问题(3E-LRP),建立了数学模型,并提出了量子进化算法(QEA)与遗传算法(GA)协同的双智能算法集成求解方案.QEA算法负责设施选址(FLP)和设施分配(FAP)优化问题,将得到的FLP和FAP方案传递给GA进行路径规划(VRP)优化,GA将优化后的路径规划方案反馈给QEA,双智能算法协同完成3E-LRP系统优化.本文提出了基于可达配送区域的搜索策略和基于路径长度为权重的设施分配优化策略以提高算法效率.实例计算表明,提出的数学模型和组合智能算法可有效解决3E-LRP,为ME-LRP提供了理论与方法指导.     

基于试探性的卫星数传任务调度算法研究

卫星数传任务调度问题是一个非常复杂的组合优化问题,即如何合理为每个任务分配地面站资源及其服务时间以最大限度满足任务需求的问题。根据卫星数传任务的特点,首先建立了卫星数传任务框架模型,进而提出了任务执行灵活度、执行冲突度等概念,在此基础上提出了一种基于试探性的卫星数传任务调度算法。最后利用AFIT基准数据进行仿真验证,结果表明该算法是可行的。     

多星联合任务规划的迭代修复求解技术

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.面向多种类型卫星的联合任务规划问题,考虑上述多种约束,建立数学规划模型,引入迭代修复方法对问题进行求解,并提出了基于成像任务分布的插入选择和撤销选择启发式准则.实验结果表明,迭代修复技术在多星联合任务规划领域是可行有效的.     

基于奇异摄动法的平流层飞艇

平流层飞艇作为一种低速飞行器对风场干扰具有很强的敏感性,它在水平面长距离逆风巡航时需要消耗较多的能量。针对此问题,提出了一种基于奇异摄动法的最小能量水平面轨迹优化方法。首先建立风场坐标系,将飞艇巡航到目标点的过程转化成类似的最优拦截问题;根据飞艇运动学、动力学状态变量变化的特点,引入比例导引法,将其进行3个快慢时间尺度的划分,建立基于奇异摄动法的数学模型;再分别求解3个不同时间尺度上的子问题,得到解析解;最后,给出了一个仿真算例,结果表明,所提方法是有效的,具有一定的工程应用前景。     

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。     

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.     

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。     

敏捷卫星调度的时间约束推理方法

敏捷卫星机动能力的增强带来观测机会的增多和观测时间窗口的增长,具有很大的应用潜能。但管控中由于观测开始时间是一个具有连续值域的变量,传统非敏捷卫星调度问题的组合优化建模方法不再适用。本文介绍了敏捷卫星的时间依赖、可控与不可控事件混合、资源过度受限等特性;给出了时间约束网络概念及敏捷卫星调度中的时间约束推理问题描述;分析时间约束网络与距离图的等价性,借鉴Johnson 算法对稀疏网络的特殊处理,采用重赋权技术,提出针对敏捷卫星调度的改进循环检测算法检查时间约束;建立了分支剪枝搜索算法,以约束规划方式获得时间一致解。最后通过实例验证本文方法的有效性,实验结果表明本文方法能够较好地实现敏捷卫星调度的时间约束的一致性检验和搜索求解。     

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.