基于分解优化策略的多敏捷卫星联合对地观测调度

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多敏捷对地观测卫星联合对地观测调度问题是一个具有长时间窗、多时间窗等复杂约束的组合优化问题。为了解决该问题,提出将原问题分解为任务资源匹配及单星任务处理两个子问题的分解优化思路。设计了学习型遗传算法解决任务资源匹配子问题,算法中的知识模型在算法迭代过程中学习和提取知识,反馈并引导算法对任务资源匹配的搜索寻优过程。采用后移滑动策略及最优插入位置搜索策略解决单星任务处理子问题,并采用基于规则的方式处理其他约束。实验结果证明了所提方法的有效性。
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