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貪婪搜索算法在衛(wèi)星調(diào)度中的應(yīng)用

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　　針對采用天氣預(yù)報的滯后云層進(jìn)行衛(wèi)星調(diào)度影V向觀測圖像質(zhì)量和觀測收益的問題，提出一種獲取實時云層的數(shù)學(xué)模型，并基于此構(gòu)建考慮實時變換云層的敏捷觀測衛(wèi)星（ AEOS）調(diào)度模型。由于貪婪搜索算法（GSA）具有局部優(yōu)化的特性，能夠充分考慮衛(wèi)星觀測的云層和有限存儲資源等約束，研究了GSA在該衛(wèi)星調(diào)度問題中的應(yīng)用。首先，CSA優(yōu)先考慮觀測任務(wù)的云層遮擋，并根據(jù)云層遮擋大小，計算待觀測任務(wù)的圖像質(zhì)量，將之排序選擇待觀測的任務(wù)；其次，結(jié)合任務(wù)的大小、截止時間和衛(wèi)星的存儲資源約束，選擇能夠給觀測收益帶來最大化的任務(wù)；最后，進(jìn)行觀測和任務(wù)傳送。仿真實驗表明，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得到的觀測圖像的質(zhì)量比其他兩種方法得到的圖像質(zhì)量更高。實驗結(jié)果表明，CSA在實際衛(wèi)星調(diào)度中，能夠有效地提高圖像觀測質(zhì)量和任務(wù)觀測收益。
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