协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题

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1、第31卷第9期2010年9月航空学报ACTAAERONAUTICAETASTRONAUTICASINICAV01．3lNo．9Sept．2010文章编号：1000—6893(2010)09—1832—09协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题王冲，景宁，李军，王钧(国防科学技术大学电子科学与工程学院，湖南长沙410073)SolvingMulti-centerSatelliteMissionSchedulingProblemsbyCoevolutionaryMethodWangChong，JingNing，LiJun，WangJun(CollegeofElectronicSciencean

2、dEngineering，NationalUniversityofDefenseTechnology，Changsha410073，China)摘要：在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型，提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治一合作策略，根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心；提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解，便于个体的交叉、变异、合作操作；并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值；其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多

3、样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明：该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。关键词：卫星中心；多目标优化；合作协同进化规划算法；协同规划；分治一合作中图分类号：V474．2+6；TP391文献标识码：AAbstract：Amulti—centercooperativeplanningproblem(MCCOPP)modelisconstructedwhichtakesintocon—siderationthecharacteristicsofmultiplesatellitecentersandtherelationsamongthem．Thenflmulti-center

4、CO-operativecoevolutionaryplanningandschedulingalgorithm(MCCCPSA)isproposed．Consideringthenumberofthemulti—centersandthecharacteristicsoftheobservedtargets，MCCCPSAdecomposesthetargetsintosmallercomponentsandassignsthemtOeachcenterbasedonthedivide-and—conquerstrategy．Moreover，MC—CCPSAadoptsanextend

5、edconstantlengthbinaryrepresentationtOchromosomes，whicheffectivelyfacilitatesthecrossover，mutationandcooperationoperations．Theindividualfitnessineachcenteriscalculatedincollab-orationwiththerepresentativesofothercenters．Furthermore，thecrossover，mutationandcooperationopera-togsensurethefeasibilitya

6、nddiversityofthechildpopulationwhileacceleratingtheconvergence．Simulationandanalysisshowthattheproposedalgorithmcansolvetheproblemseffectively．Keywords：satellitecenter；multi-objectiveoptimization；cooperativecoevolutionaryalgorithm；cooperativeplanning；divide-and—conquer随着航天遥感卫星技术的快速发展，各个领域对航天遥感信息的依

7、赖日益加深。传统的基于单一卫星运行控制中心(简称卫星中心)规划调度本中心遥感资源的方式难以保证遥感需求的质量和时效性。当前中国拥有许多系列的卫星，分别由不同部门管理。这些卫星各自拥有专有的任务规划系统，但是不同部门所管理的卫星无法统一规划，遥感数据应用共享能力弱，部门之间协同提供数据的速度慢，难以满足应用需求。因此，有必要对多个中心的遥感资源进行合理协调，以求在有限的时间内最大限度地满足不同用户、不同要收稿日期：2009