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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明提供一种基于启发式算法的卫星任务规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及卫星任务规划领域。本发明针对遥感卫星任务规划问题，将成像任务和数传任务分开建模，目标函数综合考虑卫星任务规划中关键的两个要素效益最大和时间最短，约束设计重点围绕卫星观测时间窗展开；此外，设计一种改进的遗传算法进行求解，可将大规模邻域搜索算法中破坏和修复思想与遗传算法框架相结合进行求解，通过破坏和修复操作增强算法的全局搜索能力，提升算法的求解性能。

主权项：1.一种基于启发式算法的卫星任务规划方法，其特征在于，包括：获取观测任务信息、卫星信息和地面站信息；根据所述观测任务信息和卫星信息，构建兼顾成像任务完成总收益和完工总时间的成像任务规划模型；采用改进的遗传算法求解所述成像任务规划模型，获取最优的成像任务规划方案，并将所述成像任务规划方案作为成像任务信息，将所述成像任务信息作为数传任务信息的数传任务集合，根据所述数传任务信息、卫星信息和地面站信息，构建兼顾数传任务完成总收益和完工总时间的数传任务规划模型；采用所述改进的遗传算法求解数传任务规划模型，获取最优的数传任务规划方案；输出所述最优的成像任务规划方案和数传任务规划方案，作为最终的卫星任务规划方案；所述观测任务信息包括：观测任务集合T＝{1，...，i，...，|T|}，其中|T|为观测任务总数；观测任务时间窗TW＝{twi，...，twi，..tw|T|}，其中twi＝[ei，li]是观测任务i的时间窗；观测任务所需时长TD＝{td1，...，tdi，...，td|T|}，其中tdi表示观测任务i所需时长；观测任务收益TP＝{tp1，...，tpi，...，tp|T|}，其中tpi表示观测任务i完成收益；所述卫星信息包括：卫星集合S＝{1，...，j，...，|S|}，其中|S|表示卫星总数；卫星对目标可见性及可见时间窗： 表示卫星对观测任务i的可见时间窗集合，表示卫星j对观测任务i的可见时间窗集合，|Ω|为对应时间窗数、表示卫星j对观测任务i的第p个可见时间窗；卫星各圈次轨道外推信息： 表示卫星j的圈次集合，|Λ|为卫星j的圈次数，表示卫星j的第λ个圈次，为圈次起始时间，为圈次截止时间，MXDjπ表示卫星j在圈次π的最大成像时长；所述数传任务信息包括：数传任务集合Φ＝{1，...，i，...，|Φ|}，其中|Φ|为数传任务总数，Φj表示卫星j上的数传任务集合；数传任务观测时间：eti表示数传任务i开始观测时间、lti表示数传任务i结束观测时间，数传任务时长TTD＝{ttd1，...，ttdi，..ttd|Φ|}，其中ttdi表示数传任务i的数传时长；数传任务收益TTP＝{ttp1，...，ttpi，...，ttp|Φ|}，其中ttpi表示数传任务i的数传收益；所述地面站信息包括：地面站集合G＝{1，..，k，...，|G|}，其中|G|表示地面站总数；卫星对地面站可见弧段表示卫星j对地面站k的可见弧段，其中|Ψ|表示可见弧段数表示卫星j对地面站k的第q个可见弧段，表示可见弧段时长所述成像任务规划模型包括：第一目标函数： 其中，等号右侧第一项为成像任务完成总收益，第二项为成像任务完工时间和，α，β0分别为对应的权重系数；第一约束条件组：1观测唯一性约束： 2观测时间窗性约束： 3单圈次观测时长约束： 4观测切换时间约束： 5任一卫星前后序观测任务间时间关系： 其中，xijk、yjkπ均为决策变量： tii′表示成像任务i到i′的切换时间，MND表示最小观测切换时间，M为足够大的整数；所述数传任务规划模型包括：第二目标函数： 其中，等号右侧第一项为数传任务完成总收益，第二项为数传任务完工时间和，α′，β′0分别为对应的权重系数；第二约束条件组：1数传唯一性约束： 2数传时间窗约束： 3数传弧段约束： 4数传切换时间约束： 5任一数传弧段前后序数传任务间时间关系： 其中，为决策变量： teti表示数传任务i数传开始时间，tlti表示数传任务i数传结束时间tlti＝teti+ttdi，表示地面站k上数传任务i到i′的切换时间，MNTD表示最小数传切换时间；所述改进的遗传算法的染色体编码规则如下：成像过程：假设有n个观测任务，那么染色体长度为n，每个观测任务按照任务编号依次排列在染色体的基因位上，每个基因位上的数字代表该任务的可成像观测时间窗序号，若为-1则代表该任务不被成像观测；数传过程：假设有n个数传任务，那么染色体长度为n，每个待数传任务按照任务编号依次排列在染色体的基因位上，每个基因位上的数字代表该任务的数传弧段序号，若为-1则代表该任务不被数传；以及所述改进的遗传算法的染色体解码规则如下：成像过程：按照成像任务编号依次安排观测任务，每个任务的时间窗选择按照成像执行时间早晚的优先次序，首先第一个任务在其可成像的时间窗集合中选择最早的可成像时间窗将其编号填入到基因位中，第二个任务同样首先选择最早的可成像时间窗，若该时间窗与第一个任务的成像执行时间窗冲突，则按照成像执行时间早晚依次往下安排，若有任务的所有可成像时间窗均与前面任务冲突，则为其安排一个虚拟成像时间窗，编号为-1；数传过程：按照数传任务编号依次安排数传任务，每个任务的数传弧段选择按照数传执行时间早晚的优先次序，首先第一个任务在其可数传弧段集合中选择最早的可数传弧段将其编号填入到基因位中，第二个任务同样首先选择最早的可数传弧段，若该弧段与第一个任务的数传弧段冲突，则按照数传弧段时间早晚依次往下安排，若有任务的所有数传弧段均与前面任务冲突，则为其安排一个虚拟数传弧段，编号为-1；采用改进的遗传算法求解所述成像任务规划模型或采用所述改进的遗传算法求解数传任务规划模型；包括：S100、按照所述染色体编码规则，随机生成规模为N的初始种群；S200、根据所述成像任务规划模型或数传任务规划模型，进行约束校验，并计算各染色体的适应度值；S300、判断是否满足终止条件，若满足解码输出最优的成像任务规划方案或数传任务规划方案，否则转入S400；S400、执行选择、交叉、变异；S500、执行破坏、修复；S600、将当前种群中的个体、交叉变异产生的新个体、破坏和修复产生的新个体放进一个集合，选择适应度排名前N的个体组成新种群，转入S200。

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