【摘 要】
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随着经济和科技的进步,卫星和传感器的发展呈现出数量大幅增长和成像方式革新周期日益缩短两大特点,这为卫星成像方案编制和接收任务安排带来巨大的挑战。同时卫星数据接收任
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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随着经济和科技的进步,卫星和传感器的发展呈现出数量大幅增长和成像方式革新周期日益缩短两大特点,这为卫星成像方案编制和接收任务安排带来巨大的挑战。同时卫星数据接收任务调度也是站网建设所要解决的关键问题,本文结合站网实际需求及资源配置情况对此问题展开深入的研究和讨论,具有较高的理论意义和应用价值。
卫星数据接收任务调度是个复杂的资源分配问题,涉及时间、空间、各种资源实时状态及任务优先级等各种约束。本文基于对通用调度领域及卫星调度领域的深入调研,将卫星数据接收任务调度归结为具有3加工中心(密云、喀什和三亚),每个加工中心拥有3个串行工位(天线、信道和记录器),每个工位配备多台机器的柔性加工流水车间模型,从而建立其数学模型及相应的目标函数。
模型的求解过程就是搜索解空间以取得目标函数最优值的过程,本文通过对搜索解率间的两大类算法(序列算法和非序列算法)地认真分析研究,分别设计了两类算法中有代表性的两种算法(动态规划和遗传算法)来求解目标函数,并采用分级调度的策略以提高算法的执行效率。
为了验证所建立的模型及算法的有效性,本文创新性地将站网设备资源及约束规则抽象成配置结构文件(任务配置、设备配置及任务备选项配置),通过各文件间的接口将三个文件有序地组合成算法输入所需的任务备选项集,最后将算法输出结果以甘特图方式直观地展示出来,并引入优良指数的概念量化输出的不同调度方案,从主客观两个方面对模型及算法做出准确地评价。
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