基于背包模型和进化算法的多星侦察任务调度问题研究

【摘要】： 随着现代战争对空间信息的依赖越来越大,使用多星组网进行侦察和监视已成为侦察卫星发展的一种必然模式。为了充分利用卫星资源并有效满足用户需求,多星侦察任务调度问题已成为一个迫切需要解决的问题。 本文从两个部分展开多星侦察任务调度问题的研究:模型设计与多目标优化算法设计。在第一部分中,基于标准模型的思路设计,取得通用性和兼容性较好的模型;在第二部分中,基于Pareto最优的概念,使用进化算法解决多目标优化问题,最终形成了任务调度问题的解决方案。 本文的成果归纳为两个方面: 1在对成像任务进行深入分析的基础上,对约束条件进行分层,为各种约束提出了不同的处理方式,以成像任务为“物品”,把侦察时间窗口归结为具有多重属性的“背包”,提出了“相容性列表”的概念来描述物品与背包的复杂对应关系,获得了能够基本涵盖现有约束、能够适应未来技术发展的多维动态背包模型,从而归结为一个多目标优化问题。 2为了求解获得的多目标优化问题,在明确了Pareto最优的概念以及多目标优化问题的难点之后,重点阐述了文化算法的设计思想,把多层信念空间文化算法应用到多维动态背包模型,基于分离设计思想设计了进化算法,形成了任务调度问题的BAG-CUL解决方案。 仿真结果验证了所提解决方案的有效性和计算效能。本论文的成果,既为使用标准模型研究成像侦察卫星任务调度问题提供了一种新思路,也是把文化算法应用到多目标优化问题的一种有益尝试。