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。     

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。     

基于动态优先级的测试任务抢占调度算法

基于部队现有装备保障模式,难以满足日趋复杂的测试需求,存在着测试效率偏低、测试周期过长的现象。因此综合考虑任务的时间属性和价值属性,定量分析任务的执行紧迫性、价值密度和资源负载均衡性等因素,提出了应用于任务执行初始时刻的动态优先级分派策略(dynamic priority assignment, DPA)和任务执行过程中的抢占调度策略(task preemption, TP),即基于动态优先级的测试任务抢占调度算法(test task preemptive scheduling algorithm based on dynamic priority, TTPSADP),实现了针对现有自动测试系统（automatic test system, ATS）价值收益、任务执行成功率和资源负载均衡的综合优化。     

一种适应资源变化的电磁探测卫星动态调度方法

针对卫星资源随机故障(恢复)情况,结合电磁探测卫星约束特点,建立了基于条件约束满足问题(CCSP)的多星动态调度模型,提出了基于记忆效应Squeaky-Wheel Optimization(SWO)的电磁探测卫星多星动态调度算法.根据仿真数据进行实验及分析,表明该方法能有效解决卫星资源动态变化的电磁探测卫星多星动态调度问题.     

考虑卫星指令上注的两阶段应急任务规划

多星对地观测应急任务具有突发性和高时效性,不同于常规任务的任务规划,应急任务规划需快速响应任务需求。考虑多星应急任务规划指令上注和数据下传这两个制约应急任务规划的关键因素,设计了基于固定周期的决策统筹规划和基于测控站的局部调整规划相结合的任务规划调度策略。在满足应急任务尽早下传的条件下,提出一种两阶段算法来解决不确定到达的应急任务的动态规划问题。最后通过实验验证了所提算法解决应急任务规划的有效性。     

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.     

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.     

有新任务插入的多星动态调度模型与算法研究

对地观测卫星动态调度问题是一类复杂的调度问题.在对动态调度的要求进行分析的基础上,针对有新任务插入的多星动态调度问题的特点,建立了多星动态调度模型,提出了一种基于自由度规则的动态启发式求解算法.分别设计了基于最大自由度的退出启发式规则和基于自由度比例的退出启发式规则,采用深度有限搜索策略进行迭代搜索.仿真实例分析表明,基于自由度规则的动态启发式求解算法能够较好地解决有新任务插入的多星动态调度问题.     

基于DLS和GA的作战任务-平台资源匹配方法

作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗,在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数,使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法,使用DLS选择处理的任务,使用GA为选定任务分配平台资源,给出了该方法具体的设计思路和流程。最后结合联合作战的战役算例,验证了所提方法的优越性和适用性。     

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。     

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。     

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。     

完成时间限制下的任务-平台关系设计模型及算法

针对指挥控制组织结构设计中任务-平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务-平台关系设计(task platform relation design under mission completion time constraint, TPRDTC)问题的约束条件,建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling, MDLS)算法,给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例,分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。     

柔性作业车间动态调度问题研究

为了有效求解柔性作业车间动态调度问题,提出了一个基于多目标免疫遗传算法(MOIGA)的动态调度优化算法。首先定义了柔性作业车间动态调度问题,然后采用事件驱动和周期驱动相结合的调度策略,提出了基于MOIGA的动态调度优化模型,接着设计了面向交货期性能最优的柔性作业车间调度算法,并讨论了影响算法复杂度的因素,最后通过一个实例仿真,表明了算法的可行性和优越性。     

面向移动云计算的VM动态调度算法

针对移动云计算中的虚拟机(virtual machine,VM)调度问题,考虑无线带宽限制对VM调度的影响,以云提供商的系统效益为目标函数,根据拍卖机制提出了一种带宽受限的VM动态调度(bandwidth constrainted VM dynamic scheduling,BVMDS)算法。该算法首先根据用户的出价来判定拍卖成功方,然后根据拍卖成功方对计算资源的需求来配置VM,最后采用临界支付的方式来计算拍卖成功方的实际支付价格。仿真结果表明,算法能够有效地改善云提供商的系统效益和资源利用率。     

一类多卫星动态调度问题的建模与求解方法

卫星调度是空间资源管理的重要内容之一，其本身也是一类复杂的资源分配问题。基于动态约束满足理论，针对卫星初始调度方案执行过程中卫星资源出现故障的情况，建立了多卫星动态调度模型，提出了求解模型的启发式搜索方法。最后，以地球资源观测卫星调度问题为例，对模型和算法进行了验证。     

面向多目标的自适应动态概率粒子群优化算法

将基于动态概率搜索的粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法应用于多目标作业车间调度问题(Flexibleiob shop scheduling problem,FJSP),提出一种新算法.算法在搜索初期利用粒子近邻的平均最优代替传统的单个最优引导搜索,后期用Gaussian动态概率搜索来提高算法的局部开挖能力.然后,引入Pareto优的概念,采用精英集来存放非劣解,提出一种新的适应度值分配方法.此外,在算法中还引入了一种自适应的变异算子来增强解的多样性.最后,用新算法对多组FJSP实例进行测试,并与其他几种方法进行比较,结果表明提出的算法具有较好的搜索性能,是求解多目标FJSP的一种可行方法.     

基于Pareto改进VNS-MMAS的定点修理任务多目标动态调度

针对战时定点修理任务重、修理时间有限、约束复杂的问题,进行了面向定点修理的战时装备维修任务多目标动态调度研究。提出了战时定点修理装备维修任务调度军事问题,考虑修理时间窗、非遍历性等约束,构建了战时装备维修任务多目标动态调度模型。采取分步求解思路处理修理小组分配以及修理任务排序两阶段优化问题,并从状态转移规则、信息素更新规则、先验信息获取3个方面对最大最小蚂蚁系统(max-min ant system, MMAS)算法进行改进,结合变邻域搜索(variable neighborhood search, VNS)算法增强算法的局部搜索能力,设计了基于Pareto改进VNS-MMAS算法实现模型求解,并通过示例仿真验证了模型及算法的科学性与有效性。     

基于博弈论组网多机动目标协同跟踪技术研究

在卫星多目标跟踪的背景下,针对传感器网络的协同问题,首次建立了完整的基于移动动态联盟的多目标协同跟踪模型,并针对协同过程中的移动动态联盟形成问题,提出了基于博弈论的联盟形成算法。该协同模型在跟踪多目标时利用移动动态联盟来交换并协调节点间的信息,使节点的行为一致,具有分布式和自组织的特点。仿真实验验证了该协同模型应用在传感器网络多目标跟踪中的有效性。

Abstract：

As to the collaborative technique in sensor network,an integrated multi-target collaborative tracking model was constructed based on mobile dynamic coalition under the background of multi-satellite tracking.Then as to the mobile dynamic coalition formation,a coalition formation method was proposed based on game theory.Using mobile dynamic coalition,this collaborative model exchanged and coordinated the information of nodes to accord their action.So it is distributive and self-organizing.Simulation results validate the effectiveness of collaborative model in sensor network tracking multi-target.     

基于自相似业务流的AOS延时累积调度算法

针对自相似业务流量下的高突发性及重尾性所引起的空间数据系统调度性能下降问题,分析了高级在轨系统(advanced orbiting system, AOS)虚拟信道存取(virtual channel access, VCA)子层调度策略以及现有基于短相关模型调度算法的不足,引入Hurst参数、紧迫度、流量离差、成帧时间因子等权值参量,提出一种基于延时累积的自适应轮询调度(scheduling of delay accumulated adaptive polling, SDAAP)算法,通过自适应改变延时阀值因子实现多业务的差异化调度,从而优化AOS虚拟信道服务质量及调度性能。采用多信源重尾分布的ON/OFF流量分布模型进行仿真验证,实验结果表明,针对自相似业务流,SDAAP算法在溢出率、平均延迟等方面优于AOS固定阀值和等时调度算法。