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摘要:
传统模式下,卫星采取单任务观测方式,该种方式下任务的成像精度高但任务成像数量少且资源使用率极低.因此,在单任务观测方式的基础上设计了一种多任务合成机制(multi-task merging mechanism,MT-MM),在保证用户最低成像要求的情况下对任务合成.首先,基于合成任务集,建立多星调度模型.然后,针对模型提出了基于任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization based on task merging,IACO-TM)算法,在算法中设计了自适应蚁窗策略、强制扰动机制以及算法参数动态调节策略,对蚂蚁搜索空间进行有效裁剪,避免算法陷入局部最优的同时提高算法的收敛速度.最后,通过大量仿真实验与不考虑任务合成的改进蚁群优化(improved ant colony optimization,IACO)算法和基于任务合成的传统蚁群优化(traditional ant colony optimiza-tion based on task merging,TACO-TM)算法对比,验证了所提MTMM 和IACO-TM 的有效性.
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文献信息
篇名 基于任务合成机制的多星调度问题
来源期刊 系统工程与电子技术 学科
关键词 多星调度 任务合成 蚁群算法 自适应
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目 系统工程|Systems Engineering
研究方向 页码范围 171-180
页数 10页 分类号 V19
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-506X.2021.01.21
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多星调度
任务合成
蚁群算法
自适应
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程与电子技术
月刊
1001-506X
11-2422/TN
16开
北京142信箱32分箱
82-269
1979
chi
出版文献量(篇)
10512
总下载数(次)
24
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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