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基于GA-PSO的天基预警系统资源调度方法
  • ISSN号:1002-0411
  • 期刊名称:《信息与控制》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:杭州电子科技大学通信信息传输与融合技术国防重点学科实验室,浙江杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金项目资助项目(61174024); 国家重点基础研究发展计划资助项目(2012CB821200)
中文摘要:

为解决天基预警系统中的卫星资源调度问题,从预警任务特点出发,在对预警任务进行分解的基础上,建立了资源调度模型.结合传统遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的优点,采用一种混合遗传粒子群(GA-PSO)算法来求解资源调度问题.该算法在解决粒子编解码问题的前提下,将遗传算法的遗传算子应用于粒子群算法,改善了粒子群算法的寻优能力.实验结果表明,提出的算法能有效解决多目标探测时天基预警系统的资源调度问题,调度结果优于传统粒子群算法和遗传算法.

英文摘要:

To solve the resource scheduling problem of satellites in space-based early warning system,we build a resource scheduling model based on the characteristics of the early warning tasks and their decomposition. We propose a hybrid GA-PSO optimization algorithm,which combines the advantages of genetic algorithm( GA)and particle swarm optimization( PSO),to solve the resource scheduling problem for the space-based early warning system. The algorithm introduces the genetic operators of GA into PSO algorithm to improve the search ability of PSO algorithm,while solving the problem of particles coding and decoding. The experimental results demonstrate that the proposed algorithm can solve resource scheduling problem of space-based early warning system for multi-target detection effectively and space-based early warning missions,and the scheduling results is better than GA and PSO.

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期刊信息
  • 《信息与控制》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国自动化学会 中国科学院沈阳自动化研究所
  • 主编:王天然
  • 地址:沈阳市南塔街114号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:xk@sia.cn
  • 电话:024-23970049
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-0411
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1138/TP
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 全国优秀期刊三等奖,中科院优秀期刊三等奖,辽宁省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12960