18、航天任务规划优化搜索方法全解析

航天任务规划优化搜索方法全解析

1. 航天任务规划背景与挑战

随着卫星技术的飞速发展，卫星任务规划和运营的数量大幅增加，这就迫切需要一个智能调度系统来自动且最优地处理这类任务规划。其核心问题是卫星调度问题，目标是优化用户请求的分配，实现地面与航天器系统运营团队之间的有效通信。然而，这一问题属于NP - 难问题，难以获得最优解，计算复杂度很高。为了高效计算出适用于实际应用的高质量解决方案（接近最优/最优解），通常会使用启发式和元启发式方法来应对问题的复杂性。

2. 搜索方法分类

搜索方法有一套完整的体系，分类方式多样。基于搜索类型，可分为随机搜索和枚举搜索。二者的主要区别在于搜索效率和搜索方案的最优性，随机搜索方法无法像枚举方法那样保证得到最优解。

搜索方法主要分为局部搜索方法和基于种群的方法：
- 局部搜索方法 ：从简单的爬山法和模拟退火（SA）到更复杂的禁忌搜索和变邻域搜索。关键在于邻域搜索，即从一个可行解跳到另一个可行解，直到满足任何停止准则。但可能会过早收敛到局部最优解，不过禁忌搜索或变邻域搜索可以克服这一问题，找到全局最优解。
- 基于种群的方法 ：包括遗传算法（GAs）、模因算法（MAs）和进化算法（EAs）。与每次处理一个解的局部搜索方法不同，EAs在每次迭代时同时使用一组可行解，即一个解的种群或一代。其搜索策略是一个“探索”过程，探索包含一组解的更大空间。不过，EAs也存在过早收敛的问题，即难以确定需要多少代种群才能收敛到最优解。

以下是搜索方法分类的mermaid流程图：