面向复杂关联测控需求的冲突规避调度算法

对卫星测控资源调度问题的现状进行了分析,根据现有场景、需求和任务建立了目标约束满足模型。在系统阐述测控资源、可见弧段、任务需求的基础上,考虑到测控任务需求间复杂的相互关联关系,提出了一种基于任务冲突规避的测控资源调度算法。相比其他传统方法,该算法考虑了全局任务对资源的需求和任务间复杂的关联性,引入了可行解接受度函数,避免了传统启发式算法过分贪婪的缺点。实验结果表明,该算法应用于大规模测控任务资源调度时,能有效提高任务调度的成功率。

基于粒子群算法的卫星任务地面站资源调度方法

针对卫星数传、测控任务的地面站资源调度问题,提出一种结合启发式方法的粒子群改进算法,对卫星的数传、测控任务进行一体化调度。首先分析卫星任务及地面站资源的约束条件,建立基于启发式规则的约束满足模型,筛选出较优的初始种群,然后设计一种结合启发式规则的粒子群算法求解。仿真对比实验表明,相对于常规调度算法(如遗传算法),粒子群算法具有较好的寻优能力和收敛速度;相对于传统粒子群算法,结合启发式方法的粒子群改进算法具有更好的寻优能力、收敛速度和稳定性。