貪婪搜索算法在衛(wèi)星調(diào)度中的應(yīng)用
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針對(duì)采用天氣預(yù)報(bào)的滯后云層進(jìn)行衛(wèi)星調(diào)度影V向觀測(cè)圖像質(zhì)量和觀測(cè)收益的問(wèn)題，提出一種獲取實(shí)時(shí)云層的數(shù)學(xué)模型，并基于此構(gòu)建考慮實(shí)時(shí)變換云層的敏捷觀測(cè)衛(wèi)星（ AEOS）調(diào)度模型。由于貪婪搜索算法（GSA）具有局部?jī)?yōu)化的特性，能夠充分考慮衛(wèi)星觀測(cè)的云層和有限存儲(chǔ)資源等約束，研究了GSA在該衛(wèi)星調(diào)度問(wèn)題中的應(yīng)用。首先，CSA優(yōu)先考慮觀測(cè)任務(wù)的云層遮擋，并根據(jù)云層遮擋大小，計(jì)算待觀測(cè)任務(wù)的圖像質(zhì)量，將之排序選擇待觀測(cè)的任務(wù)；其次，結(jié)合任務(wù)的大小、截止時(shí)間和衛(wèi)星的存儲(chǔ)資源約束，選擇能夠給觀測(cè)收益帶來(lái)最大化的任務(wù)；最后，進(jìn)行觀測(cè)和任務(wù)傳送。仿真實(shí)驗(yàn)表明，在任務(wù)數(shù)為100的情況下，采用CSA進(jìn)行衛(wèi)星調(diào)度的任務(wù)收益比常用于衛(wèi)星調(diào)度的動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法（DPA）所獲得任務(wù)收益提高了14. 82%，比局部搜索算法（LSA）所獲得任務(wù)收益提高了10. 32%，并且同等條件下，采用GSA得到的觀測(cè)圖像的質(zhì)量比其他兩種方法得到的圖像質(zhì)量更高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，CSA在實(shí)際衛(wèi)星調(diào)度中，能夠有效地提高圖像觀測(cè)質(zhì)量和任務(wù)觀測(cè)收益。
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