19、卫星调度优化与解决方法综述

卫星调度优化与解决方法综述

在卫星调度领域，贪婪算法和改进的差分进化（DE）算法在任务分配和观测时间选择方面发挥着重要作用。这些算法不仅能有效解决资源争用问题，还能避免陷入局部最优解。下面将详细介绍相关算法及其应用。

1. 贪婪算法和改进DE算法的优势

贪婪算法和改进的DE算法在卫星任务分配和观测时间选择上有显著影响。它们能够巧妙地解决资源争用问题，通过采用冲突避免策略和适应度函数，有效避免结果陷入局部最优解。同时，可行时间间隔的冲突指标分析可应用于动态实时调度问题、常见任务的撤回决策以及高冲突任务的重新分配决策。当紧急任务出现时，这些选择策略有助于调整冲突指标最高的任务，并选择合适的资源和相应的观测时间窗口。

2. 改进的差分进化算法

改进的DEA建立了多卫星联合调度规划的约束满足优化模型。基于标准差分进化算法，对成像卫星的成像过程和工作原理进行分析，将成像卫星调度过程分为三个阶段：

• 调度预处理 ：根据用户需求筛选卫星系统资源，确定每个观测任务的可选资源和可分配的时间窗口。
• 任务规划 ：基于启发式思想，使用差分进化算法解决成像卫星调度问题，重新定义个体适应度评估函数，并设计任务冲突解决方法。
• 调度优化 ：根据系统性能评估结果，主要优化因资源冲突未完成的任务和因时间约束延迟的任务。

2.1 问题描述

多成像侦察卫星的调度问题可描述为在M个不同遥感设备（资源集R）中调度N个观测任务（活动集M）。每个活动Mi需