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基于改進(jìn)煙花算法的密集任務(wù)成像衛(wèi)星調(diào)度方法

2019-01-03 | rar | 1.27 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  傳統(tǒng)衛(wèi)星調(diào)度模型一般比較簡單,當(dāng)問題規(guī)模較大、任務(wù)比較集中時,往往會出現(xiàn)任務(wù)之間相互排斥,任務(wù)收益較低等缺點(diǎn)。針對這個問題,提出一種基于改進(jìn)煙花算法(IFWA)的密集任務(wù)成像衛(wèi)星調(diào)度方法。該方法在分析密集任務(wù)處理及成像衛(wèi)星觀測特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,首先對任務(wù)進(jìn)行合成約束分析,然后基于合成任務(wù)綜合考慮成像衛(wèi)星可觀測時間、任務(wù)間姿態(tài)調(diào)整時間、成像衛(wèi)星能量和容量等約束因素,建立基于任務(wù)合成的多星密集任務(wù)調(diào)度約束滿足問題( CSP)模型,最后改進(jìn)煙花算法對該模型進(jìn)行求解,利用精英選擇策略在保證種群多樣性同時加快了算法的收斂,得到較優(yōu)的衛(wèi)星調(diào)度方案。仿真結(jié)果表明該模型相比沒有考慮任務(wù)合成因素,收益平均增加30%~35%,改進(jìn)算法后效率上提升320/0~ 45qo,有效保證了調(diào)度方案的可行性和有效性。

算法 衛(wèi)星 CSP
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