[發(fā)明專利]基于遺傳算法的遙感衛(wèi)星對地觀測任務規(guī)劃方法與裝置

有效

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• 申請日: 2021-04-30
• 公開（公告）號: CN113313355B
• 公開（公告）日: 2022-09-30
• 發(fā)明（設計）人: 靳鵬;唐曉茜;胡笑旋;羅賀;王國強;馬華偉;夏維;張歆悅
• 申請（專利權）人: 合肥工業(yè)大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06N3/12
• 代理公司: 北京久誠知識產(chǎn)權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 余罡

本發(fā)明提供一種基于遺傳算法的遙感衛(wèi)星對地觀測任務規(guī)劃方法和裝置，涉及衛(wèi)星任務規(guī)劃技術領域。本發(fā)明從任務選擇的觀測時間窗不同造成任務觀測收益不同的現(xiàn)實出發(fā)，分析任務的觀測時間窗位置和任務實際觀測收益的關系，依據(jù)時間分割收益方法確定任務實際觀測收益的計算方式；設計改進遺傳算法中初始種群的生成方法，在保證種群多樣性的前提下，提高算法優(yōu)化的起點，減少算法運行時間；設計自適應交叉概率計算方法和選擇性變異方法，對種群實施有效擾動，避免算法陷入局部最優(yōu)，從而獲得問題高質(zhì)量的解，完成多星任務規(guī)劃；極大提高了衛(wèi)星資源利用率和觀測任務完成率。

技術領域

本發(fā)明涉及衛(wèi)星任務規(guī)劃技術領域，具體涉及一種基于遺傳算法的遙感衛(wèi)星對地觀測任務規(guī)劃方法與裝置。

背景技術

對地觀測衛(wèi)星是利用光學傳感器對地面目標成像，獲取圖像信息的一種成像資源，已被廣泛應用于資源勘查、災害預警、軍事偵探等領域。近年來，地面待觀測任務數(shù)量持續(xù)增長，任務觀測需求持續(xù)增加，但衛(wèi)星資源有限，需要高效的任務規(guī)劃方法完成多星任務規(guī)劃。

對地觀測衛(wèi)星對地面目標成像需要滿足姿態(tài)轉(zhuǎn)換時間、時間窗等多方面約束，在任務觀測需求遠大于衛(wèi)星資源數(shù)量的現(xiàn)實情況下，多星任務規(guī)劃問題已經(jīng)被證明是NP難問題，一般采用遺傳算法等啟發(fā)式算法解決該問題。

遺傳算法是基于生物進化、自然選擇規(guī)律的演化算法，由于其具有適用范圍廣泛、廣域搜索能力強的特點，已經(jīng)被廣泛應用于解決組合優(yōu)化問題。但遺傳算法的種群數(shù)量大，個體間相似度較高，算法的收斂速度較慢，容易陷入局部最優(yōu)，因此基于現(xiàn)有的遺傳算法的多星任務規(guī)劃方案衛(wèi)星資源利用率和任務完成率較低。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術問題

針對現(xiàn)有技術的不足，本發(fā)明提供了一種基于遺傳算法的遙感衛(wèi)星對地觀測任務規(guī)劃方法與裝置，解決了衛(wèi)星資源利用率和任務完成率較低的技術問題。

(二)技術方案

為實現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過以下技術方案予以實現(xiàn)：

一種基于遺傳算法的遙感衛(wèi)星對地觀測任務規(guī)劃方法，包括：

S1、獲取衛(wèi)星軌道信息和待觀測任務信息；

S2、根據(jù)所述衛(wèi)星軌道信息和待觀測任務信息，構建基于時間分割收益的多星任務規(guī)劃模型；

S3、根據(jù)所述多星任務規(guī)劃模型，采用改進遺傳算法，獲取最優(yōu)的多星任務規(guī)劃方案。

優(yōu)選的，所述步驟S3中的改進遺傳算法具體包括：

S100、根據(jù)問題編碼方式，初始化算法種群；

S200、依據(jù)染色體選擇規(guī)則，選擇參與交叉操作的父代染色體；

S300、應用自適應概率交叉算子，對兩條所述父代染色體執(zhí)行交叉操作，獲取兩條子代染色體，從子代染色體與父代染色體中選擇兩條適應度值較高染色體放回種群；

S400、應用選擇性變異算子，從上一步驟得到的算法種群中隨機選擇染色體執(zhí)行變異操作，獲取變異后的算法種群；

S500、通過比較變異后的算法種群中各染色體適應度值，獲得最優(yōu)染色體。

優(yōu)選的，所述步驟S2中基于時間分割收益的多星任務規(guī)劃模型包括：

表示多星任務規(guī)劃目標為最大化任務觀測收益的適應度函數(shù)：

其中，