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《国防科学技术大学》 2011年
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基于分支定价的多星多站集成调度方法研究

王沛  
【摘要】:随着航天遥感技术的发展和航天侦察图像需求复杂度及需求数量的提升,联合利用多颗、多类型侦察卫星组网实施侦察,并尽早将捕获的数据传回地面接收站成为军事应用的内在需求和发展趋势。因此,侦察卫星调度问题必须综合考虑由多星、多地面站共同组成的侦察资源,统筹调度对地成像和数据下传两个环节。然而现有研究在模型上多数将成像调度和数传调度分离开来,忽略或简化处理成像数传联合约束,如星载存储容量约束、隶属于同一侦察目标的成像数传对应约束和次序约束、星载存储器读写方式约束等,在算法上多采用启发式或超启发式算法,算法的适应性和扩展性不强,从而导致制定的调度方案难以充分发挥包含地面站在内的侦察卫星系统的整体效能。因此,必须研究能够解决多星多站集成调度这一复杂问题的新方法。 多星多站集成调度是指在综合考虑侦察卫星资源能力、地面接收站资源能力和用户侦察需求的基础上,将资源无冲突地分配给相互竞争的多个侦察需求对应的成像任务和数传任务,并确定各个任务的起止时间,以最大限度地满足用户的侦察需求。本文在了解侦察卫星应用系统的工作原理和侦察需求的基础上,对多星多站集成调度问题进行了研究,将问题抽象成一类含多时间窗口和可补充资源约束的异构多车搭载递送问题,建立了问题的整数规划模型,并首次将分支定价算法引入该问题的求解过程。论文的主要研究内容和成果如下: 首先,分析了多星多站集成调度问题包含的成像和数传两个环节的工作流程,以及卫星和地面站两类分离资源的使用约束,深入研究了问题中蕴含的资源过度定购、任务执行方式多元、存储量变化非单调等特点,将问题抽象成一类含多时间窗口和可补充资源约束的异构多车搭载递送问题。 其次,建立了一个以所满足需求的累积收益最大为目标的整数规划模型,对模型中的地面站分离约束进行了适当简化,将模型中的约束分为多星之间的耦合约束和单星内部的独立约束,通过Danzig-Wolfe分解,将模型划分为无关子族主问题模型和含时间窗口和可补充资源约束的初等最长路径子问题模型,确定了多星多站集成调度问题的分支定价求解框架。分支定价求解框架的优势在于在主问题层面通过耦合约束仅仅处理任务在多颗卫星之间的分配,在子问题层面分而治之地处理单颗卫星各自的特定约束,从而在模型上将问题难度分散到各颗卫星,在算法上基于列生成的递进求解思想,可以支持不同类型的子问题求解算法,以寻找能够对主问题线性松弛解的目标值有所贡献的子问题解,不断对主问题线性松弛解进行迭代改进。针对主问题线性松弛分数解,为了不破坏子问题结构和不影响分支定界的搜索效率,采用在原问题模型中两个连续成像动作关联的流变量上二分搜索的思想,在分支变量选择中集成了卫星任务负荷等启发式信息,加速原问题最优解或近优解的整数寻优过程。 第三,根据主问题线性松弛问题求解的终止条件和子问题的求解策略,分别给出了完全分支定价和近似分支定价求解算法。完全分支定价严格保证主问题线性松弛的最优性条件,并采用一种基于标记扩展的动态规划算法求解子问题的最优解;为提高动态规划算法的求解效率,提出了针对子问题对应的单星动作有向图的预先约减、首尾两端双向标记扩展、同一顶点不同标记之间占优检验的思想;而近似分支定价并不要求主问题线性松弛达到最优,其采用列生成启发式算法来求解子问题满意解;列生成启发式以当前迭代的主问题最优基中的列为局部搜索起点,采用两个列的合并操作和单个列的调整操作来生成满意列,合并和调整操作均采用动作排序优先、动作执行时间再行确定的思想,卫星成像或数传动作的插入和删除的决策均基于主问题对偶变量取值来进行。 最后,结合应用实例,验证了提出的数学模型和设计的求解算法的正确性和有效性,并在不同分支定价算法之间,以及分支定价算法与其他算法之间做了比较分析。数值实验表明,完全分支定价算法能够在较短时间内求得中小规模算例的最优解,近似分支定价算法相比其他启发式算法,能够以一定的时间代价换来求解质量的提升,充分表明了分支定价算法能够有效提高整个卫星系统的应用效能,具有较高的理论研究意义和实际应用价值。
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