貪婪搜索算法在衛(wèi)星調度中的應用
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針對采用天氣預報的滯后云層進行衛(wèi)星調度影V向觀測圖像質量和觀測收益的問題，提出一種獲取實時云層的數(shù)學模型，并基于此構建考慮實時變換云層的敏捷觀測衛(wèi)星（ AEOS）調度模型。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)星調度問題中的應用。首先，CSA優(yōu)先考慮觀測任務的云層遮擋，并根據(jù)云層遮擋大小，計算待觀測任務的圖像質量，將之排序選擇待觀測的任務；其次，結合任務的大小、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；最后，進行觀測和任務傳送。仿真實驗表明，在任務數(shù)為100的情況下，采用CSA進行衛(wèi)星調度的任務收益比常用于衛(wèi)星調度的動態(tài)規(guī)劃算法（DPA）所獲得任務收益提高了14. 82%，比局部搜索算法（LSA）所獲得任務收益提高了10. 32%，并且同等條件下，采用GSA得到的觀測圖像的質量比其他兩種方法得到的圖像質量更高。實驗結果表明，CSA在實際衛(wèi)星調度中，能夠有效地提高圖像觀測質量和任務觀測收益。
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