卫星地面站资源调度优化模型及启发式算法

针对涉及合理确定各地面站各类设备的数量及其分布,对设备进行最优调度,提高地面系统资源利用率等卫星地面站资源优化问题,建立了一种非线性泛函优化模型,并根据实际,在适当假设的基础上建立了系统的0-1规划模型。为了求解模型,提出基于地面站资源冲突消解策略,提出了一种启发式调度算法。利用该算法,研究了一个5站10星问题的调度方案,并与人工经验调度方案进行了比较。结果表明,采用这种启发式调度算法,卫星获得服务的时间增加,平均每天服务总圈数没有明显下降,说明该算法是有效的。     

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.     

Job-Shop调度问题的优化模型及算法

建立了关于 Job-Shop调度问题的一般优化模型 ,将问题归结为双层规划 ,以特例形式给出了最小完工时间与提前 /拖期 Job-Shop调度批量模型 ,构造了一个有效的求解算法 ,数值实验表明了模型及算法的正确性和有效性 .     

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.     

舰载机出动离场调度优化算法

出动离场调度是舰载机起降作业中关键一环, 可抽象为NP(non-deterministic pdynoial)难问题的混合车间调度问题。首先,在传统数学规划模型基础上, 引入逻辑约束及间隔变量, 建立了约束规划模型。然后,通过调度分解技术构建多机调度转化为单机调度的启发式规则, 并提出了单机约束引导启发式搜索与约束规划二分法迭代算法, 给出了问题的求解流程。算例仿真表明, 约束规划可有效解决不同规模下的离场调度, 并快速收敛到阈值内; 在中小规模出动时, 所提算法效率比传统智能方法提升约2个数量级, 具有较强实时规划能力, 但随着实验规模增大算法收敛时间呈线性变化趋势, 而在本文研究范围内仍优于传统智能算法, 具有良好实用价值。最后,用起飞位数量对出动效率进行灵敏度分析, 发现C2起飞位对出动效能贡献最大。     

分布式卫星系统协作任务分配模型及优化算法

面向未来分布式卫星系统(DSS)自主协作运行模式,对DSS任务优化分配问题进行了分析和建模.在此基础上给出任务组的概念,并利用集覆盖理论将任务分配问题转化为集覆盖问题.从而引入MAS理论中的合同网协议,以系统完成任务目标的总耗能最少为原则,加入限定卫星可回应子任务数的约束后,提出了一种基于合同网的严格启发式的优化算法对分配模型进行求解.同时,证明了算法搜索结果的上确界;分析了算法的收敛性和时间复杂度.该算法具有分布性,搜索空间缩减快,适合于中小规模的任务分配.     

蚁群算法在卫星数传调度问题中的应用

为求解卫星数传调度问题,将数传任务在调度序列中的可能位置抽象为结点,构造了信息素分布于结点的矩阵解构造图,提出了基于该图的蚁群算法.算法通过随机转移概率决策模型进行结点转移,在算法迭代中利用精英保留策略进行全局信息素更新.仿真结果表明,基于矩阵解构造图的蚁群算法是求解卫星数传调度问题的有效方法,并具有较好的收敛性和鲁棒性.     

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.     

基于信息素评价的卫星数传调度蚁群算法

针对具有严格时间窗口和资源限制的复杂约束卫星数传调度问题,建立了基于蚁群算法的解构造图模型,提出了基于信息素局部评价方法、求和评价方法,相对评价方法的概率决策模型,设计了具有信息素全局更新策略的算法流程.仿真表明,基于不同信息素评价方法的蚁群算法能够取得较好效果,信息素相对评价方法在收敛速度和解寻优能力上都好于其他两种方法,而信息素求和评价方法相对较差.     

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.     

基于改进粒子群算法的卫星数传任务调度

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.     

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.     

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。     

集装箱码头装卸系统集成调度的建模与优化

为提高集装箱码头作业效率,在码头集装箱卡车作业能力充足的条件下,对集装箱码头作业装卸系统集成调度问题进行了研究.针对集装箱码头装卸作业的特点,提出了装卸作业的预定义顺序约束、作业次序依赖的设备调整时间及岸桥碰撞干涉约束等,并在此基础上建立了整数规划模型.针对这一模型设计了两阶段启发式算法对问题进行求解.通过在数值实验中将结果与低界相比较,证明该算法效果良好.特别对于规模较大的问题,算法也可以进行有效的求解.     

基于混合蚁群优化的天地一体化调度方法

天地测控资源一体化调度问题是一个典型的大规模组合优化问题,优化过程极其复杂,采用单一优化机制的传统蚁群算法求解这类问题时,存在求解效率低且求解性能差的缺陷。鉴于此,提出了采用两种不同融合策略的新型遗传蚁群优化方法(genetic ant colony optimization hybrid algorithm, GA-ACO)求解问题。该方法利用遗传算法的快速搜索、群体性能等优势生成初始蚁群信息素分布,提高了蚁群算法由于运行初期信息素更新较慢导致的较低求解效率和后期早熟引起的较差求解质量。仿真结果表明,相比于基本蚁群算法和遗传算法,混合蚁群算法的寻优性能更好,求解效率更高,更适合解决天地测控资源一体化调度问题。     

遗传算法在卫星数传调度问题中的应用

研究了一种基于遗传算法的卫星数传混合调度算法.首先建立了卫星数传任务模型和卫星数传调度模型,提出了卫星数传可能冲突及任务执行冲突度等概念,然后对基于冲突消解的遗传算法进行了设计,并给出了基于该遗传算法的卫星数传混合调度算法.该调度算法包括三部分:一是通过确定冲突任务集来限定问题规模,以此限定了遗传算法中个体的长度;二是利用遗传算法确定出冲突任务集中每个任务分配地面资源及执行时间的次序;三是在对每个任务具体分配地面资源及执行时间时,利用了任务执行冲突度的启发式信息,以尽可能降低冲突.最后给出一个算例仿真.     

基于资源流网络与时间缓冲集成优化的鲁棒性项目调度

针对工期不确定的资源受限项目调度问题,将鲁棒性资源分配和时间缓冲插入两种方法进行有效地结合,通过设计两阶段集成优化算法构建抗干扰能力较强的鲁棒性项目调度计划.第一阶段提出MEPC(minimizing expected penalty cost)资源流网络优化算法,通过对资源进行有效配置生成稳定的资源流网络.为进一步提升调度计划的鲁棒性,第二阶段通过固定第一阶段构建的资源流网络,设计EPC(expected penalty cost)缓冲优化算法,通过迭代方式在延期风险较大的活动前插入时间缓冲,实现项目期望惩罚成本最小化.最后通过大规模仿真实验从解鲁棒性质鲁棒性两方面来验证两阶段算法的有效性和可行性,结果表明通过将资源流网络与时间缓冲进行集成优化构建的调度计划不仅具有较好的完工性并且能更有效地应对项目执行过程中各种不确定性因素的干扰.     

有里程和时间窗约束的一体化车辆调度智能优化

针对一体化车辆调度问题(vechicle scheduling problem,VSP)提出了一种智能优化方法,采用了基于自然数的配送对路径表示方法,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束,并且设计了里程和时间窗约束的协调系数等措施。用改进的禁忌算法实现了有里程和时间窗约束的集送一体化车辆调度问题。给出了一个具有代表性的算例试验结果和分析,通过试验表明了此方法对优化有里程和时间窗约束的车辆调度问题的有效性。