基于ＧＲＡＳＰ算法的多成像衛(wèi)星協(xié)同觀測調(diào)度

2013年01月04日14:40:31 本網(wǎng)站我要評論(2)字號：T | T | T

關(guān)鍵字：

陳英武，孫　凱，陳　成，賀仁杰
國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息系統(tǒng)與管理學(xué)院，湖南長沙

摘　　　要：針對摘要多成像衛(wèi)星協(xié)同觀測調(diào)度問題，具有觀測任務(wù)的時間窗口、衛(wèi)星存儲及能量等約束，是一個ＮＰ難的組合優(yōu)化問題。建立了多成像衛(wèi)星協(xié)同觀測調(diào)度模型，采用貪婪隨機自適應(yīng)搜索算法（ＧＲＡＳＰ）對問題模型進行求解，并且對基本的ＧＲＡＳＰ算法做出了一定的改進，在其初始解的構(gòu)造階段設(shè)計了定長受限候選列表和變長受限候選列表兩種策略，在鄰域搜索階段結(jié)合模擬退火算法來搜索更好的解。仿真實例表明，該算法在解決成像衛(wèi)星任務(wù)調(diào)度問題時是有效的。

關(guān)　鍵　詞：成像衛(wèi)星；協(xié)同觀測；調(diào)度；ＧＲＡＳＰ

１　引　言
成像衛(wèi)星對地觀測具有覆蓋地域廣、持續(xù)時間長、不受空域和國界限制、不涉及使用人員的生命安全等獨特優(yōu)勢，在現(xiàn)代社會中扮演了越來越重要的角色。多成像衛(wèi)星協(xié)同調(diào)度問題屬于ＮＰ難組合優(yōu)化問題，現(xiàn)有研究大都采用啟發(fā)式近似算法來求解問題，如禁忌搜索［１］，模擬退火［２］，蟻群算法［３］，遺傳算法［４］等。本文針對多星協(xié)同觀測的特點，在綜合考慮了問題的觀測、存儲和能量約束等環(huán)節(jié)的基礎(chǔ)上，確定了模型的各種參數(shù)及變量，給出了優(yōu)化目標和約束條件，建立了多成像衛(wèi)星協(xié)同觀測調(diào)度問題模型。采用ＧＲＡＳＰ（ＧｒｅｅｄｙＲａｎｄｏｍｉｚｅｄＡｄａｐｔｉｖｅＳｅａｒｃｈＰｒｏｃｅｄｕｒｅ）［５］算法對模型進行了求解，并對基本的ＧＲＡＳＰ算法做出了改進，在初始解的構(gòu)造階段采用定長的受限候選列表和變長受限候選列表的兩種策略來構(gòu)造問題的初始解，在其鄰域搜索階段采用模擬退火算法以求得較優(yōu)的解。大量仿真實例驗證了該方法的有效性。

登錄網(wǎng)站后可下載文件