53、改进烟花算法与离散烟花算法在航天与航空规划中的应用

改进烟花算法与离散烟花算法在航天与航空规划中的应用

在航天和航空领域，规划问题一直是研究的重点。从卫星控制资源调度到飞机任务规划，高效的算法对于提升规划的质量和效率至关重要。本文将介绍改进烟花算法（MFWA）在多卫星控制资源调度问题（MRRSP）中的应用，以及离散烟花算法（DFW）在飞机任务规划中的应用。

改进烟花算法在多卫星控制资源调度问题中的应用

多卫星控制资源调度问题旨在合理安排卫星与地面站之间的通信，以最大化完成的任务数量。为了解决这个问题，研究人员提出了改进烟花算法。

1. 优化模型

   • 调度对象 ：可见弧被定义为调度对象，用五元组 (a_i = {s_{ai}, s_{ti}, t_{si}, t_{ei}, j_i}) 表示，其中 (s_{ai}) 是卫星，(s_{ti}) 是地面站，(t_{si}) 是起始时间，(t_{ei}) 是结束时间，(j_i) 是对应的任务。
   • 约束分析
     • 天线单元容量约束 ：一个天线在任务完成前只能服务一颗卫星，满足此约束的决策向量存储在集合 (C_1) 中，即 (C_1 = {x| \forall a_i, a_j, x_i + x_j \leq 1) 如果 ({s_{ti} = s_{tj}} \land {[t_{si}, t_{ei}] \cap [t_{sj}, t_{ej}] \neq \varnothing})。