[發(fā)明專利]一種基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)的成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110182573.0 | 申請(qǐng)日: | 2021-02-08 |
| 公開(公告)號(hào): | CN113033072A | 公開(公告)日: | 2021-06-25 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 趙凡宇;馬一凡;金仲和;王春暉;王鑫 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 浙江大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06F30/27 | 分類號(hào): | G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 杭州求是專利事務(wù)所有限公司 33200 | 代理人: | 萬尾甜;韓介梅 |
| 地址: | 310058 浙江*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 多頭 注意力 指針 網(wǎng)絡(luò) 成像 衛(wèi)星 任務(wù) 規(guī)劃 方法 | ||
1.一種基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)的成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法,其特征在于,該方法首先綜合考慮時(shí)間窗口約束、資源約束對(duì)成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行建模,然后基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)建立序列決策算法模型,最后基于Actor Critic強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練;具體包括如下:
(1)綜合考慮時(shí)間窗口約束、存儲(chǔ)量約束和電量約束對(duì)成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題進(jìn)行建模;
(2)建立序列到序列的算法模型結(jié)構(gòu),分為編碼器和解碼器部分;
(3)在解碼器的每個(gè)解碼時(shí)間步驟,依次更新動(dòng)態(tài)元素和Mask向量來考慮成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃問題所要滿足的約束;
(4)基于Actor Critic強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法對(duì)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)的成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法,其特征在于,在步驟(1)中進(jìn)行成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃時(shí),需綜合考慮以下約束:
(1-1)時(shí)間窗口約束:由于成像衛(wèi)星機(jī)動(dòng)能力有限,要同時(shí)考慮任務(wù)執(zhí)行時(shí)間和任務(wù)轉(zhuǎn)移時(shí)間的約束,下一個(gè)任務(wù)執(zhí)行的開始時(shí)間必須大于當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行結(jié)束時(shí)間和衛(wèi)星側(cè)擺機(jī)動(dòng)時(shí)間之和;
(1-2)存儲(chǔ)量約束:在執(zhí)行每個(gè)觀測(cè)任務(wù)時(shí),需要消耗衛(wèi)星的存儲(chǔ)空間,考慮無數(shù)據(jù)下傳狀態(tài)下的任務(wù)規(guī)劃,則完成所有規(guī)劃出的觀測(cè)任務(wù)所需消耗的存儲(chǔ)空間不能超過衛(wèi)星所提供的存儲(chǔ)總?cè)萘浚?/p>
(1-3)電量約束:衛(wèi)星在執(zhí)行觀測(cè)任務(wù)及在任務(wù)間進(jìn)行姿態(tài)機(jī)動(dòng)轉(zhuǎn)移時(shí),需要消耗衛(wèi)星的電量,僅考慮無在軌充電的過程,完成所有規(guī)劃的觀測(cè)任務(wù)所需消耗的電量不能超過衛(wèi)星所提供的總電量。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)的成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法,其特征在于,在步驟(2)中,將輸入任務(wù)集合X={x1,x2,...,xM}中的每個(gè)任務(wù)xi分為兩部分,分別是靜態(tài)元素集合si和動(dòng)態(tài)元素集合基于序列到序列的結(jié)構(gòu),建立一種MHA-PN的算法模型,分為編碼器和解碼器部分:
(2-1)編碼器部分:使用一維卷積層作為嵌入層EL并作為算法模型的編碼器,將輸入序列中每個(gè)任務(wù)的靜態(tài)元素和動(dòng)態(tài)元素分別映射為高維向量,即對(duì)每個(gè)任務(wù)采用EL將其映射為向量
(2-2)解碼器部分:使用GRU作為算法模型的解碼器,yt為在解碼時(shí)間步驟t時(shí)所選擇要執(zhí)行的任務(wù)序號(hào),將其對(duì)應(yīng)的靜態(tài)元素經(jīng)EL映射后得到的向量作為解碼器的輸入,解碼器在解碼時(shí)間步驟t時(shí)得到的隱含層狀態(tài)為ht。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于多頭注意力指針網(wǎng)絡(luò)的成像衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方法,其特征在于,在步驟(3)中,在每個(gè)解碼時(shí)間步驟t時(shí),根據(jù)編碼器的輸出向量解碼器的輸出隱含層狀態(tài)ht和Mask向量計(jì)算得到指向輸入序列各個(gè)節(jié)點(diǎn)的Softmax概率分布,選擇概率最大的節(jié)點(diǎn)作為下一解碼時(shí)間步驟t+1時(shí)的輸出任務(wù)序號(hào)yt+1,依次對(duì)輸入序列中的動(dòng)態(tài)元素和Mask向量進(jìn)行更新。
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