20、卫星调度问题的算法、模型及解决方案综述

卫星调度问题的算法、模型及解决方案综述

1. CIBPS算法分析

CIBPS算法在卫星任务调度中有着重要的应用。其在时间复杂度方面有明确的表现：
- 计算n个任务在K颗卫星上最长连续无冲突可用时间的复杂度为O (K × N²)。
- 冲突任务调度的复杂度为O (K × N³)。
- 对于单个任务计算在卫星资源上的成像概率，计算潜在冲突系数的复杂度为O (N)。通过Dijkstra算法构建有向无环图并计算其最短单源路径，实际冲突系数的复杂度为O (N²)，计算能量系数的复杂度为O (N)，综合起来复杂度为O (N²)。对于任务规模为n、卫星规模为k的冲突任务调度问题，计算时间复杂度为O (K × N³)。对于无冲突任务，仅需计算能量系数，复杂度为O (K × N²)。因此，CIBPS算法的总时间复杂度为O (K × N³)。

在调度过程中，开始时pij较大，rij较小，cij的计算主要依赖于任务间的潜在冲突。随着任务分配的进行，每个任务分配到卫星资源后，该任务与其他任务的潜在冲突会在后续调度计算中被消除，同时该任务会被添加到卫星资源的有向无环资源图中。随着卫星资源分配任务信息的增加，pij减小，rij增大，此时cij的计算主要依赖于任务间的实际冲突，这样可以减少多个任务同时对同一卫星资源的争夺，实现资源的平衡合理分配。

模拟实验结果表明，CIBPS算法在几乎所有情况下都能找到较好的任务调度解决方案，其性能明显优于SA算法，在有效性和稳定性方面具有显著优势。

2. 卫星调度问题的算法与模型未来趋势及解决方案

2.1 单卫星调度优化问题算法

许多学者对单卫星调度优化问题进行了初步研究，设计