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传统卫星调度模型一般比较简单,当问题规模较大、任务比较集中时,往往会出现任务之间相互排斥,任务收益较低等缺点。针对这个问题,提出一种基于改进烟花算法(IFWA)的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上,首先对任务进行合成约束分析,然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素,建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题(CSP)模型,最后改进烟花算法对该模型进行求解,利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛,得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素,收益平均增加30%~35%,改进算法后效率上提升32%~45%,有效保证了调度方案的可行性和有效性。 相似文献
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不确定条件下的成像卫星调度问题是一个多目标优化问题。借鉴连续函数的鲁棒性优化思想,提出了一种基于邻域的鲁棒性指标,考虑多种约束条件,建立了多目标成像卫星调度模型。在考虑目标间偏好的情况下,提出了一种基于模糊偏好的多目标遗传算法。实例研究表明,该模型和算法能够有效地解决不确定条件下的成像卫星调度问题。 相似文献
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基于贪婪算法成像侦察卫星调度方法研究 总被引:4,自引:1,他引:3
成像侦察卫星的调度问题需要考虑大量互相联系的约束条件,实现全面调度的难度比较大,特别是在作战的情况下,很难满足快速战略决策的要求,而且各种干扰因素将会对卫星的状态产生影响,需要优越的初始调度方案作为基础.针对以上提出的实际问题,首先对成像侦查卫星约束条件进行分析,在简单假设的基础上对问题进行描述,建立卫星调度的约束模型,基于贪婪算法原理,通过软件实现调度模型求解,得到成像侦查卫星的快速调度方案,为卫星任务状态变化的二次调度和满足快速战略决策提供比较令人满意的调度基础解. 相似文献
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多星观测调度是一个复杂的组合优化问题,且为NP难题.目前常用解决方法是采用智能搜索算法在搜索空间寻找近似最优解.针对上述问题,首先探讨了国内外成像侦察卫星调度算法的研究现状,然后阐述了传统微粒子群优化算法与免疫粒子群优化算法的特点,并对带有多个时间窗口约束的多星观测问题建立了数学模型.在此基础上,提出一种用于解决多星观测调度问题的免疫粒子群算法.实验结果表明,免疫算法收敛速度快,可以很好地逼近精确解,并具有较强的搜索能力. 相似文献
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对地观测卫星调度问题是指如何利用有限卫星资源,在时间、空间等多约束条件下提高对地观测任务执行效率,是一个多约束条件下的目标满足问题.多维动态规划是针对多维约束任务将有限资源进行合理分配、高效调度的有效方法.它以缩短任务完成时间为目标,通过先求解一系列子问题,再处理子问题间关系求得问题最终解,避免了计算的复杂性,又满足了时效性要求.针对卫星对地观测任务约束变量多的特点,将多维动态规划应用到对地观测卫星调度问题中,是解决该问题在时效性要求条件下的有效方法,其可行性通过想定任务在文章中得到证明. 相似文献
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本文提出了一种成像卫星规划与调度的可视化决策支持方法。该方法基于多目标进化算法和地理信息系统技术,能够在考虑多目标准则、多约束的条件下对成像卫星的成像方案进行优化,并通过可视化技术进行成像方案的决策辅助,很好地解决了卫星规划调度优化方案制定的问题。 相似文献
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电子侦察卫星对区域目标的覆盖侦察在反恐及海上搜救等领域发挥着极其重要的作用。针对电子侦察卫星区域覆盖探测需求,综合考虑各种星地资源使用约束,提出了一种面向区域覆盖的电子侦察卫星多目标规划方法,并设计实现了相应的规划仿真系统。对问题建模进行了深入分析,设计了系统的组成结构及运行流程,并详细介绍了各功能模块中的关键技术,包括基于多目标进化机制的侦察序列求解算法和基于并行车间调度模型的数传序列求解算法。最后给出了一个应用实例及仿真规划结果,从侦察规划和数传规划两方面验证了系统的有效性与适应性。该系统的运行效果已在实际项目中得到检验。 相似文献
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星地任务优化调度是利用特定的星地资源合理地安排星地任务。由于星地任务众多而资源有限,而且星地任务受星地可见性以及多方面约束,星地任务调度问题十分复杂。针对星地任务的特点,建立了星地任务调度问题模型,提出了基于改进遗传算法的星地任务优化调度算法。算法采用按适应度排名轮盘赌选择、顺序交叉、随机对换变异的算法要素。针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出了利用爬山算法优化新一代个体的方法,以增强遗传算法的局部搜索能力,给出了基于改进遗传算法的星地任务调度算法。 相似文献
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A model, a heuristic and a decision support system to solve the scheduling problem of an earth observing satellite constellation 总被引:1,自引:0,他引:1
China plans to launch four small optical satellites and four small SAR satellites to form a natural disaster monitoring constellation. Data can be obtained by the constellation in all weather conditions for disaster alert and environmental damage analysis. The scheduling problem for the constellation consists of selecting and timetabling the observation activities to acquire the requested images of the earth surface and scheduling the download activities to transmit the image files to a set of ground stations. The scheduling problem is required to be solved every day in a typical 1-day horizon and it must respect complex satellite operational constraints as well as request preferences, such as visibility time windows, transition time between consecutive observations or downloads, memory capacity, energy capacity, polygon target requests and priorities. The objective is to maximize the rewards of the images taken and transmitted. We present a nonlinear model of the scheduling problem, develop a priority-based heuristic with conflict-avoided, limited backtracking and download-as-needed features, which produces satisfactory feasible plans in a very short time. A decision support system based on the model and the heuristic is also provided. The system performance shows a significant improvement with respect to faster and better scheduling of an earth observing satellite constellation. 相似文献
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对于大量的卫星和地面站资源,随着观测任务与日俱增,如何高效安排对应的一体化成像数传活动成为提升卫星管控效能的关键.在综合考虑实际约束的基础上,建立数学模型详细描述成像卫星联合任务规划问题,通过采用统一资源编码的思想设计一种简单且易于理解的个体表示方法,并利用任务有效执行期的潜在冲突关系提出相互冲突任务集的概念以降低问题求解的时间复杂度,由此生成相应的算法框架.最后运用多个测试实例验证该框架的有效性,同时突出其面对大规模算例时可在有限时间内获得高质量解的能力. 相似文献
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研究测地卫星调度问题,它是一个复杂的组合优化问题,涉及多个卫星,大量的任务与约束限制,何时和如何执行每项任务。分析了问题的主要约束,在合理的假设基础上建立了带有时间窗口多资源调度问题模型,提出一种改进的禁忌搜索算法求解该模型。用实例对模型和算法进行了验证,并将结果与动态规划方法求解结果比较分析,结果表明模型和算法是有效的。 相似文献
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In this paper, we develop models and algorithms for solving the single-satellite, multi-ground station communication scheduling problem, with the objective of maximizing the total amount of data downloaded from space. With the growing number of small satellites gathering large quantities of data in space and seeking to download this data to a capacity-constrained ground station network, effective scheduling is critical to mission success. Our goal in this research is to develop tools that yield high-quality schedules in a timely fashion while accurately modeling on-board satellite energy and data dynamics as well as realistic constraints of the space environment and ground network. We formulate an under-constrained mixed integer program (MIP) to model the problem. We then introduce an iterative algorithm that progressively tightens the constraints of this model to obtain a feasible and thus optimal solution. Computational experiments are conducted on diverse real-world data sets to demonstrate tractability and solution quality. Additional experiments on a broad test bed of contrived problem instances are used to test the boundaries of tractability for applying this approach to other problem domains. Our computational results suggest that our approach is viable for real-world instances, as well as providing a strong foundation for more complex problems with multiple satellites and stochastic conditions. 相似文献