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成像卫星协同任务规划模型与算法
  • ISSN号:1001-506X
  • 期刊名称:系统工程与电子技术
  • 时间:2013.6
  • 页码:2093-2101
  • 分类:V474.2[航空宇航科学与技术—飞行器设计;航空宇航科学技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨150001, [2]黑龙江大学经济与工商管理学院,黑龙江哈尔滨150080
  • 相关基金:国家自然科学基金(71271066,71202168);中央高校基本科研业务费专项资金(HIT.NSRIF.2010083);中国博士后基金(20090450973);博士后科研启动基金(LBH-Q11132)资助课题
  • 相关项目:基于社会标注复杂网络的电子商务推荐方法研究
中文摘要:

作为一类重要的对地观测卫星,成像卫星多星组网协同工作可提高处理复杂任务的能力,其中的任务规划属于多时间窗口、多优化目标和多约束条件的组合优化问题。针对任务协同规划技术,主要完成两项工作:第一,建立协同规划模型,引入了元任务间的3类协同作用关系,并进一步考虑了风险控制的要素;第二,在阐述引入启发式信息的遗传禁忌选择的求解算法基础上,提出算法协同进化模型求解技术。最后,利用卫星工具箱(satellitetoolkit,STK)提供仿真数据,评价几种典型的求解算法,并验证了本文算法在收敛速度和鲁棒性上的有效性。

英文摘要:

As an important kind ofthe earth observation satellites, the network of imaging satellites can im prove the ability of processing complicated tasks. The scheduling problem is an optimization problem with multi time windows and multiresource constrains, especially when processing collaborative tasks. There are several resource types, many imaging satellites, and there are many optimized objects, the optimized constraints, so the scheduling task is a kind of combinatorial optimization problem, This paper focuses on collaborative task schedu ling problems, and performs two respects of work: one, build the collaborated scheduling model with, adopting three kinds of logical operation to describe the metatask relationships, and explaining the risk control schedu ling method. The other, combine the Tabu search and gene algorithm to solve the model. Furthermore, present the coevolution technology to acquire the model solution. Finally, by providing simulated data by the STK soft ware, the experiments evaluate several typical algorithms, and show the effectiveness of above task scheduling model and algorithm,

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期刊信息
  • 《系统工程与电子技术》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团公司
  • 主办单位:中国航天科工防御技术研究院 中国宇航学会 中国系统工程学会
  • 主编:施荣
  • 地址:北京142信箱32分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:xtgcydzjs@126.com
  • 电话:010-68388406
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-506X
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2422/TN
  • 邮发代号:82-269
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,全国优秀科技期刊,中国科技论文统计用刊,中国期刊方阵“双百”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,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:34341