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基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术
被引量:
1
1
作者
王海波
徐敏强
+1 位作者
王日新
李玉庆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期719-725,共7页
采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法...
采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法的基础上,引入蚁群社会中的分工协作思想并构建测控任务时间约束有向图,设计基于任务选择期望的状态转移规则和基于自适应网格技术的权重更新策略,从而提高算法求解性能。仿真实验结果表明该方法能有效解决多目标航天器测控资源调度问题。
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关键词
多目标蚁群优化算法
任务调度
时间约束有向图
自适应网格
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职称材料
题名
基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术
被引量:
1
1
作者
王海波
徐敏强
王日新
李玉庆
机构
哈尔滨工业大学深空探测基础研究中心
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期719-725,共7页
基金
国家自然科学基金(60803051)
国家高技术研究发展计划(863计划)(2005AA735080)资助课题
文摘
采用多目标蚁群优化算法对航天器测控资源调度问题进行研究。在分析中低轨道航天器测控特点的基础上,综合考虑包括测控时间窗口约束和设备切换时间约束在内的多类复杂约束条件,建立多目标航天器测控资源调度模型。在Pareto蚁群优化算法的基础上,引入蚁群社会中的分工协作思想并构建测控任务时间约束有向图,设计基于任务选择期望的状态转移规则和基于自适应网格技术的权重更新策略,从而提高算法求解性能。仿真实验结果表明该方法能有效解决多目标航天器测控资源调度问题。
关键词
多目标蚁群优化算法
任务调度
时间约束有向图
自适应网格
Keywords
multiobjective ant colony optimization(ACO) algorithm
task scheduling
temporal constraint directed graph
adaptive grid
分类号
V474 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IP-ACO算法的航天器测控资源调度技术
王海波
徐敏强
王日新
李玉庆
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2012
1
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