如何满足针对突发事件、反恐维稳、灾害救援等具有突发性、短暂性和局部性的观测需求,是未来国家安全所关心的重要问题。传统空间系统以提供战略服务为目的,技术复杂、成本昂贵,难以有效对这类事件进行情报保障。因此,迫切需要构建高效、快速响应的空间系统(Operationally Responsive Space,ORS),以满足多样化的应急任务需求,实现对应急目标的快速响应。当前,以低成本、低风险、短研制周期、快速发射、快速响应为特点的小卫星逐渐成为空间系统的重要组成部分,一系列新技术、新概念、新管理方式在小卫星中的成熟应用,为ORS的发展提供了技术支持。在应用需求和技术支持的背景下,本文将ORS作为常规空间系统的有益补充,以快响小卫星为主要研究对象,以充分发挥我国航天资源在应对各种突发事件下的空间观测优势为目的,综合运用多目标优化与决策技术,深入研究面向任务的ORS卫星部署优化中存在的问题及关键技术,提出了相应的求解方法。论文的主要贡献如下:(1)研究了面向任务的三种快速响应模式结合我国ORS体系结构研究现状、组成部分和实际应用需求,研究了面向任务的三种快速响应模式:快速发射模式是在当前空间系统无法提供对应急任务的响应要求时,快速发射一颗小卫星在一定周期内进行应急观测;在轨重构模式通过调整在轨运行的多颗卫星间的相对位置,从而提高对短周期、临时任务的响应能力;本文结合在轨重构卫星和补网发射的卫星,提出了多星组网模式,旨在针对移动目标实现多种载荷协同观测,多颗成像卫星能力互补。(2)提出了快速发射模式下考虑用户观测偏好的卫星部署优化设计方法针对快速发射卫星的轨道部署优化,设计了基于规则的简单任务规划来满足用户观测偏好,进而对轨道方案进行效能评估。求解部署优化问题时,提出了考虑局部搜索的自适应差分进化算法:通过将算法参数和设计变量一起进行编码,在进化过程中使个体适应度最好的算法参数保存下来,从而达到参数自适应目的;然后设计了基于代理模型的局部搜索策略,该策略利用已有的历史样本点构建最优点邻域内的代理模型,以较小的时间成本实现了对最优点的局部搜索。算例证明自适应参数调整和局部搜索策略确保了算法在有限迭代次数下的求解质量和收敛速度。(3)提出了在轨重构模式下卫星部署优化设计方法在轨重构被描述为一个考虑重构效能、重构成本和重构时间的多目标优化问题。由于重构过程中参加机动的卫星数目不固定,而机动卫星数又决定了设计空间大小,为了对重构结构和每颗机动卫星的变量进行同时优化,本文提出了处理维数可变的多目标差分进化算法:在固定长度机制基础上采用双层编码,通过对上层编码的“激活”操作来改变下层编码的实际有效长度。为了提高算法针对不同机动组合的搜索能力,本文设计了基于多个子种群的初始化方法、基于估计分布的变异算子和自适应的交叉算子,确保算法在提高搜索能力的同时还保持种群多样性和分布的均匀性。针对算法产生的多个非支配解,本文设计了考虑用户决策偏好的可视化决策方法。算例不仅验证了算法的有效性,同时也验证了通过在轨重构模式来提高对应急目标响应能力的有效性和可行性。(4)提出了面向移动目标的多星组网模式卫星部署优化设计方法为了实现对移动目标的应急观测,本文提出了多星组网模式下的卫星部署优化方法:考虑目标移动过程中对方案效能带来的不确定性,将对移动目标的观察描述为一个对潜在区域内随机目标的观测问题,构建了考虑鲁棒性的多阶段效能评估模型,定义了一种新的占优支配关系,基于此提出了面向决策偏好的多目标差分进化算法,在求解卫星配置和轨道部署优化时,能以更少的迭代次数,使算法收敛到满足用户偏好的局部Pareto前沿。算例验证了本章提出的方法在目标随机变化的情况下,能显著降低移动目标的平均轨道响应时间,并具有较好的鲁棒性。