基于分層禁忌遺傳算法的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案
發(fā)布時(shí)間:2021-07-31 03:42
對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星在地球觀測(cè)系統(tǒng)中起著核心作用,任務(wù)調(diào)度是對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星滿足更多任務(wù)需求并獲得高觀測(cè)效率的重要手段。隨著用戶的激增,大量的任務(wù)請(qǐng)求引起衛(wèi)星資源、時(shí)間資源的沖突,導(dǎo)致衛(wèi)星任務(wù)的調(diào)度效率低下。為了解決上述問題,通過拆分和聚類2種策略對(duì)任務(wù)進(jìn)行預(yù)處理,設(shè)計(jì)了一種基于分層禁忌遺傳算法(layered tabu genetic algorithm, LTGA)的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案。建立了對(duì)地觀測(cè)系統(tǒng)模型,分析了觀測(cè)任務(wù)調(diào)度的相關(guān)約束;通過分析任務(wù)時(shí)間窗口沖突情況來確定任務(wù)拆分方式,通過計(jì)算聚類距離來區(qū)分任務(wù)分布狀態(tài),從而選取合適的觀測(cè)任務(wù)構(gòu)成預(yù)調(diào)度任務(wù)集合;在上述任務(wù)規(guī)劃的基礎(chǔ)上,提出LTGA完成任務(wù)的選取和排序,生成觀測(cè)計(jì)劃。仿真結(jié)果表明,所提出的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案能夠有效提升調(diào)度收益、降低調(diào)度時(shí)間。
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,32(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【圖文】:
對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)
地面目標(biāo)可見性分析
衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案如圖3;贚TGA的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案整體流程主要包括如下4個(gè)步驟和3個(gè)子算法。其中,算法1為任務(wù)拆分算法;算法2為任務(wù)聚類算法;算法3為L(zhǎng)TGA。步驟1 對(duì)于每一個(gè)觀測(cè)任務(wù),如它與其他任務(wù)存在沖突關(guān)系,則根據(jù)其所滿足的條件對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)拆分。
本文編號(hào):3312700
【文章來源】:重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,32(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】:10 頁
【圖文】:
對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)
地面目標(biāo)可見性分析
衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案如圖3;贚TGA的衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度方案整體流程主要包括如下4個(gè)步驟和3個(gè)子算法。其中,算法1為任務(wù)拆分算法;算法2為任務(wù)聚類算法;算法3為L(zhǎng)TGA。步驟1 對(duì)于每一個(gè)觀測(cè)任務(wù),如它與其他任務(wù)存在沖突關(guān)系,則根據(jù)其所滿足的條件對(duì)其進(jìn)行相應(yīng)拆分。
本文編號(hào):3312700
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