卫星测控资源调度CSP模型研究

对卫星测控调度问题的建模技术进行了研究,分析了问题的特点。首先对场景、需求和任务进行了形式化建模;然后针对测控调度问题中涉及的资源、时间、关系等主要约束类型进行了分析和模型描述,并按照不同类型的测控需求确定了测控调度的目标函数;最后在此基础上建立了问题的约束满足问题(constraint satisfied problem, CSP)模型,并针对模型进行了求解方法研究。     

基于Agent的航天测控资源调度问题建模分析

为了研究航天测控资源调度与优化问题,需要建立问题的标准化描述模型.通过对航天测控工程需求的分析,明确了与航天测控资源调度有关的各仿真对象定义及测控调度过程,并指出了需要考虑的规刖和约束.采用基于Agent技术的对象属性、交互、规则、状态的描述方法,建立了可扩展的航天测控资源调度问题中各时象描述模型和资源分配过程模型.通过一个实例验证了该建模分析方法的可行性.     

引入微元法思想的混合测控资源联合调度方法

针对混合测控资源联合调度中存在的资源属性繁多、偏好差异大以及可能出现的调度弧段冲突等问题,借鉴单体制测控网调度研究中的任务需求描述方法,对混合测控任务需求的特点进行分析,给出其任务需求的规范化描述。以测控调度收益值最大为目标,建立混合资源联合调度模型;引入微元法思想,提出了可用弧段扩展复用方法,以此为基础提出了基于改进遗传算法的求解策略。仿真结果表明：所建模型和相应的解冲突算法能有效提高测控需求满足率和测控收益。     

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。     

面向复杂关联测控需求的冲突规避调度算法

对卫星测控资源调度问题的现状进行了分析, 根据现有场景、需求和任务建立了目标约束满足模型。在系统阐述测控资源、可见弧段、任务需求的基础上, 考虑到测控任务需求间复杂的相互关联关系, 提出了一种基于任务冲突规避的测控资源调度算法。相比其他传统方法, 该算法考虑了全局任务对资源的需求和任务间复杂的关联性, 引入了可行解接受度函数, 避免了传统启发式算法过分贪婪的缺点。实验结果表明, 该算法应用于大规模测控任务资源调度时, 能有效提高任务调度的成功率。     

基于TCPN复杂产品设计任务资源调度及应用研究

针对复杂产品设计任务模块资源调度冲突问题,在分析TCPN网中资源约束下基本结构的设计任务元活动变迁的输入与输出资源库所数量的基础上,构建基于TCPN网设计任务模块的资源约束TCPN模型,围绕资源约束TCPN网中同步活动任务变迁与非同步活动任务变迁,给出不同的资源约束调度规则,并设计完整的资源约束调度算法与修正算法,研究给出可调度的设计任务模块资源约束TCPN网.最后,以J企业某型号汽车研发项目为例,构建汽车底盘设计模块设计任务元的资源约束TCPN模型并进行求解,给出汽车底盘设计任务模块的可调度资源配置,实现汽车底盘协同研发资源约束TCPN网中的所有设计任务元活动变迁皆可调度.     

航天测控调度模型及其上界求解算法

通过分析航天测控调度问题的测控需求,建立了航天测控调度0-1整数规划模型,运用拉格朗日松弛方法对模型中的任务约束和设备约束进行了松弛,运用次梯度优化算法求得了拉格朗日对偶问题的上界.最后,通过对两个场景的试验分析,证明了次梯度优化算法所得上界的有效性.     

基于HLA的测控资源调度仿真系统设计

基于HLA架构对航天测控资源调度系统设计进行了研究。从测控调度问题的基本特点和流程出发,对软件的总体结构,功能设计、各主要类的设计和相互关系、调度模型和调度算法的设计等关键技术进行了研究。在建立基于CSP的系统描述模型和启发式调度算法的基础上,设计开发了具备联邦成员特点,能够与未来航天总体仿真系统顺利集成能力的航天测控资源调度软件系统.通过仿真试验,验证了系统的可用性。     

基于DQN的异构测控资源联合调度方法

以异构测控网资源联合调度为研究对象,提出一种基于强化学习的深度Q网络(deep Q network, DQN)算法。在充分分析异构测控资源联合调度问题特点后,用数学语言对影响问题求解的约束条件进行描述,建立了资源联合调度模型;从应用强化学习解决问题的角度,对求解的问题进行马尔科夫决策过程描述后,分别设计了2个结构相同的神经网络和基于ε贪婪算法的动作选择策略,并建立了DQN求解框架。仿真结果表明：基于DQN的异构测控资源调度方法较遗传算法能够找到调度收益更优的测控调度方案。     

基于改进遗传算法的多类测控资源调度方法

为了研究一类利用不同测控(telemetry, track and command, TT&C)网联合执行TT&C任务的多类TT&C资源联合调度问题, 首先对国有和商业TT&C网的不同特点进行归纳总结。其次，对问题中的约束条件进行分析和规范化描述, 并在满足所选约束的前提下, 建立问题的数学模型。进而根据问题特点, 以遗传算法为基础, 通过设计适当的编码方法和交叉、变异算子以及约束冲突处理方法, 提出一种改进遗传算法。最后，实例仿真表明, 引入的多类TT&C资源联合调度方法较传统未引入联合调度的方法能有效提高TT&C资源利用效率, 证明了所提算法求解此类TT&C调度问题具有较好的性能。