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针对敏捷成像卫星自主规划问题,将规划、决策、执行和信息反馈相结合,提出星上自主规划框架,并介绍框架结构和模块功能。在分析主要约束条件的基础上,建立基于时间线约束网络的问题模型。通过将各种卫星动作前后衔接,组合成能够完成不同任务的动作序列,提出一种面向卫星动作序列的启发式算法。该算法分为规划和决策两个部分,并在卫星执行每一个动作序列的同时基于多种启发式规则进行规划,在动作序列执行结束时进行决策。实验结果表明了自主规划框架和模型的合理性以及算法的有效性。 相似文献
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针对新一代敏捷卫星对地观测任务规划问题,考虑了直拍直传、立体成像、多条带拼接等复杂任务需求和观测、数据下传、对日定向等九种卫星动作,在任务规划的同时进行卫星动作规划。设计并实现了前瞻启发式构造算法,算法满足卫星存储、能量等复杂约束,在前瞻过程中每次决定当前任务是否安排。采用基于专家知识的多种启发式规则决定任务安排与安排卫星动作序列。仿真实例及实际工程应用表明,算法可以在很短的时间内给出较好的结果,证明了本文方法对于敏捷卫星任务规划问题的适用性。 相似文献
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卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。 相似文献
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针对及时响应用户提出的观测需求、高效实施卫星任务规划调度的需要,提出快速估计卫星对地观测任务完成可能性的现实问题,利用Logistic回归方法建立了一种卫星对地观测任务完成概率的估计模型。首先分析影响侦察任务完成概率的相关因素,包括侦察任务自身属性、资源约束、任务之间竞争关系等;其次,从影响因素中提炼出刻画影响因素的模型变量,给出其量化方法,并初步构建了Logistic回归分析模型;第三,基于卫星成像侦察任务规划系统开展实验,获取自变量与规划结果方面的样本数据;最后,采用Logistic回归分析方法对样本数据进行分析,确定模型中的变量、参数及函数形式,结论表明,模型具有很好的统计特性。 相似文献
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针对军队建设项目中长期规划编制中的任务安排问题,探索运用项目调度理论和方法提供一种辅助的定量分析手段.以传统资源受限项目调度问题模型为基础,考虑军费预算定期划拨的特点,增加资源可用时间区间作为约束条件,构建了带资源时间约束的多项目调度模型,提出了一种集成动态遗传算法和启发式算法的逐阶段迭代多项目调度算法.该模型和求解算法能够在有限时间和预算条件下,充分利用各年度预算并达成项目规划预期收益.仿真实验表明,本文提出的逐阶段迭代多项目调度算法能够快速求解大规模算例,避免早熟并获得满意解,在求解速度和质量方面具有一定优势. 相似文献
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高空长航时无人机编队协同侦察任务规划 总被引:2,自引:0,他引:2
针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。 相似文献
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在分析敏捷卫星的特点和卫星多用户需求的基础上,针对敏捷卫星任务规划问题,基于Multi-Agent理论构建了任务分配模型;针对敏捷卫星任务规划初始方案调度中卫星资源失效的情况给出了敏捷卫星动态任务重调度模型;在此基础上,提出了基于诚信机制的可解约合同网任务分配方法,设计了招投标机制、可解约合同网协议以及招投标、评标策略;以敏捷卫星任务规划调度问题为例通过实验获得了满意的结果,表明了模型的合理性以及算法的有效性。 相似文献
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任务规划是在任务有不同威胁程度,资源消耗和战术价值条件下,寻找总战术价值最高,而又不超出约束的任务链,这对飞机完成任务中具有重要作用,针对机载资源有限、任务有不同威胁程度和战术价值,提出了基于权值编码遗传算法的任务规划方法,该算法通过对原始问题的偏离和启发式解码来得到最优的可完成任务子集.仿真结果验证了算法的有效性. 相似文献
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导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题。首先通过定义约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型。在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架。该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性。通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性。 相似文献
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对敌防空压制(suppression of enemy air defenses, SEAD)场景是多无人机协同的典型应用,针对该场景特点,在任务规划问题基础上将各类型无人机数量也作为决策变量,充分表征目标、任务和无人机的多种约束,建立异构无人机编队路径问题模型。设计了双层联合优化方法求解该模型:上层设计了任务衔接参数指标,精确评估各类型无人机需求,指导无人机配置调整;下层设计了改进遗传算法,高效处理多类型约束并能结合无人机数量变化对任务方案进行精细调整;双层相互协调获得满足需求的无人机配置和执行方案。仿真结果表明,该方法可以在避免遍历无人机配置组合的前提下获得合理的无人机配置方案和高效可行的执行方案。 相似文献
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针对多无人机在执行侦察、打击任务的过程中携带任务资源的异构性,以及任务对于异构资源的要求,设计了一种改进的基于共识的捆绑算法(consensus-based bundle algorithm, CBBA)。考虑任务价值、任务执行时间窗以及航程代价等条件建立了多无人机对地目标侦察、打击任务分配模型。利用K-medoids聚类分析方法对多无人机进行基于距离和携带资源平衡的聚类,以解决多无人机对于异构资源类型的要求。对打击任务进行子任务生成,并利用改进后的CBBA求解所建立的任务分配模型,通过对比仿真实验验证了算法的可行性和有效性。 相似文献