控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2024年第3期:数据驱动的多星任务网络预测调度算法

发布日期:

作者:程绪金,崔楷欣,张磊,刘伟,史大威

单位:北京理工大学 自动化学院,北京 100081,,北京理工大学 自动化学院,北京 100081,,中国空间技术研究院 通信与导航卫星总体部,北京 100094,,中国空间技术研究院 通信与导航卫星总体部,北京 100094,,北京理工大学 自动化学院,北京 100081,

关键词:数据驱动;多星任务调度;任务可调度性;预测网络;双链进化算法

多星任务调度是具有NP-hard特性的优化问题,随着卫星资源规模和任务需求规模的双重增长,传统调度方法求解效率不高.在轨卫星在常年运行过程中积累了丰富的调度数据.针对大规模多星任务调度场景,建立多星多波束任务调度模型,并提出数据驱动的多星任务网络预测调度算法对其求解.以分割的思想,实现多星场景下任务可调度性预测.从历史调度数据中,提取设定的3个静态特征和5个动态特征,构建并训练预测网络,预测任务被不同卫星完成的概率,并以冲突避免、负载均衡等为原则,得到初始任务和资源卫星的分配方案.进一步设计双链结构的进化算法,以双链编码形式表征上述关系,配合设计的交叉、修复等进化算子,优化初始方案中的任务序列与资源分配关系,输出最终任务调度方案.仿真结果表明,与改进蚁群算法、混合遗传算法和数据驱动并行调度算法相比,所提出算法在运行时间、方案收益和卫星负载均衡3方面均有较好的表现.

来源:2024年第3期

《控制与决策》期刊编辑部

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