[发明专利]单星调度的算子构建方法

说明书

技术领域

本发明涉及航空航天成像卫星调度技术领域，尤其涉及一种单星调度的算子构建方法。

背景技术

近年来，我国航天技术发展迅猛，航天技术开始从国防军事领域迅速向民用航天领域扩展，我国拥有的卫星数目急剧增多，卫星的研制和生产开始步入批量化阶段。卫星调度问题简要描述如下：给定一组对地观测卫星和地面目标，每个地面目标有各自的观测收益，卫星轨道参数已知，与地面目标间的可见时段可以通过数据预处理得到。卫星对地面目标的观测动作必须在可见时间窗内执行。卫星在执行一个观测任务到下一个观测任务之间必须具备足够的转换时间，在一个规划周期内，卫星对地面目标的可见时间窗可能有多个，但一个飞行圈次内只有一个可见时间窗。卫星不具备同时观测多个地面目标的能力，地面目标最多只能被其中一颗卫星在一个可见时间窗内观测。调度的结果是要为选择观测目标提供决策。敏捷卫星具有三维观测自由度，与传统的非敏捷卫星相比多了俯仰和偏航两个自由度。俯仰加长了卫星与观测目标的可见时间窗，因此与一般的卫星调度问题相比，决策变量不仅为所选的任务集，还要确定具体的观测时间，使得敏捷卫星的求解更为困难。

此外，卫星资源是一种稀缺资源，无论是静态调度还是动态调度，都是在资源给定的情况下进行的，也就是在调度时每种资源的数量已经确定了。这就提出了卫星资源配置方式的问题，要求能够更准确的对卫星进行调度，提高卫星的资源利用率。

因此，提供一种保证解的质量的条件下求解的效率高的单星调度的算子构建方法是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种保证解的质量的条件下求解的效率高的单星调度的算子构建方法。

为了实现上述目的，本发明提供一种单星调度的算子构建方法，该方法的具体步骤如下：

（1）基于任务集的分布形式构建问题分类器，对单星调度子问题进行分类，分为均匀分布和块状分布；

（2）设定问题域和构建规则库，并在此基础上通过搜索技术的合理嵌套提高求解性能，从而完成蚁群算法引擎的构建；

（3）由问题分类-算子设计规则-得分三元组构建问题算子知识库，所述问题算子知识库，记录每种算子设计在求解每类问题是的历史绩效，从而为今后新的具体问题的求解提供算子设计决策支持。

优选地，所述步骤（2）中，蚁群算法引擎的构建具体如下：

1）设定问题域：

（A） 问题参数

      数据采集任务集合；

    任务的时间窗（）；

    任务的开始时间（）；

   任务的结束时间（）；

     任务的准备就绪时间（）；

     任务的持续时间（）；

     任务到任务的转换时间（）；

执行观测任务的效益（）；

（B） 决策变量

:     连续执行任务，时取1，否则取0；

:     任务被执行时取1，否则取0；

:     任务的实际开始执行时间（）；

（C） 优化目标

本文研究的单星调度问题时只考虑效益最大化的优化目标：

（D） 问题约束

       

其中，（2-1）表示任务最多只能被卫星观测一次，（2-2）表示卫星在完成一个任务后将继续移动执行下一个任务，结合式（2-1）可知，此调度为链式调度，（2-3）表示一旦一个任务被选择，则该任务的开始执行时间要在时间窗开始之后，（2-4）表示一旦一个任务被选择，则该任务的执行结束时间要在时间窗结束之前，（2-3）和（2-4）共同表明被调度的任务必须完整地在一个时间窗内执行，（2-5）表示一个任务的执行必须在其准备就绪后才能开始，（2-6）和（2-7）是变量的01约束；

2）构建规则库

构建规则库主要是针对可行解构造和信息素更新两个算子进行设计，其中可行解构造又分为观察任务序的生成和观察时间的确定，具体如下：

（E）可行解构造：

可行解构造阶段不仅仅是任务选择的过程还要对观测的时间进行具体的确定，可行解的构造分为两个阶段，第一阶段是生成任务的序，第二阶段则是具体确定观测时间：

（a）任务序的生成：

（Ⅰ）启发因子的设计：

将任务的优先级作为启发信息的重要部分，其中，单独的定义优先级为启发信息，得到第一种启发因子定义方式即为；