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摘要:
卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大,针对大规模多星多任务规划问题,提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法.该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理2个子问题,其中,任务分配通过遗传算法实现,一个分配结果对应种群中的一个个体,在单星任务处理子问题中引入关键路径法,用于求解每个个体的适应度,在提高优化效率的同时,确保得到当前任务分配条件下的最大观测效益,提高算法的全局优化能力.仿真结果表明,对于给定的6组大规模卫星任务规划算例,平均任务完成率均超过了99.7%,证明了该方法具有良好的稳定性和全局搜索能力;同时,相比于已有方法,该方法在优化效率上也有大幅提高,且任务规模越大,优化效率提升越大.
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文献信息
篇名 针对多星多任务仿真调度的关键路径遗传算法
来源期刊 系统仿真学报 学科 工学
关键词 卫星调度 任务规划 分层优化 关键路径法 遗传算法
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 国家安全仿真
研究方向 页码范围 205-214
页数 10页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16182/j.issn1004731x.joss.19-0301
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研究主题发展历程
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卫星调度
任务规划
分层优化
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遗传算法
研究起点
研究来源
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相关学者/机构
期刊影响力
系统仿真学报
月刊
1004-731X
11-3092/V
大16开
北京市海淀区永定路50号院
82-9
1989
chi
出版文献量(篇)
14694
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