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    面向成像衛(wèi)星組網的群任務規(guī)劃方法探討

    2023-11-29 11:26:10中國電子科技集團公司第五十四研究所尚希杰馮陽林曉勇張超趙超
    數(shù)字技術與應用 2023年11期
    關鍵詞:約束條件遺傳算法約束

    中國電子科技集團公司第五十四研究所 尚希杰 馮陽 林曉勇 張超 趙超

    針對面向成像衛(wèi)星組網的群任務規(guī)劃問題,本文提出一種基于遺傳算法和貪心算法相結合的任務規(guī)劃方法。首先,通過分析衛(wèi)星組網中的成像任務特點,將任務劃分為多個子任務,并考慮到任務之間的時空約束關系。然后,利用貪心算法對子任務進行初步規(guī)劃,以獲得一個較好的初始解。接著,采用遺傳算法對初步規(guī)劃結果進行優(yōu)化,以獲得更優(yōu)的任務規(guī)劃方案。最后,通過仿真實驗驗證了所提方法的有效性和可行性。

    1 問題分析

    1.1 成像衛(wèi)星組網中的群任務規(guī)劃問題

    隨著成像衛(wèi)星的數(shù)量逐漸增加,成像衛(wèi)星組網的任務規(guī)劃問題變得更加復雜。傳統(tǒng)的貪心算法在任務規(guī)劃方面表現(xiàn)出了較好的效果,但是由于其缺乏全局搜索能力,容易陷入局部最優(yōu)解。因此,需要一種能夠充分利用全局搜索能力,同時又能夠保持高效性的任務規(guī)劃算法[1]。為此,在本研究中提出了一種基于遺傳算法和貪心算法相結合的群任務規(guī)劃方法。在該方法中,首先利用遺傳算法對初始種群進行選擇、交叉和變異等操作,以得到新的個體;然后,對于新生成的個體,采用貪心算法進行局部搜索,以進一步優(yōu)化個體的適應度;最后,選擇適應度最高的個體作為最優(yōu)解。該方法既能夠在全局范圍內搜索任務規(guī)劃方案,同時又能夠保持高效性,避免陷入局部最優(yōu)解。

    1.2 成像任務的特點和約束條件

    成像任務具有以下幾個特點和約束條件:

    (1)多源任務協(xié)同執(zhí)行:在多源任務協(xié)同執(zhí)行的情況下,成像衛(wèi)星需要對多個目標進行同時觀測,以提高任務效率。這意味著需要設計一種群任務規(guī)劃方案,對所有的任務進行合理的分配和調度,以達到最佳的任務執(zhí)行效果。

    (2)多級任務優(yōu)先級約束:成像任務一般是分為多級優(yōu)先級的,例如,在地震預警任務中,對于即將到來的地震事件,需要對不同區(qū)域進行不同級別的觀測,因此,需要對任務進行優(yōu)先級排序和分配。

    (3)任務執(zhí)行時間約束:成像任務在執(zhí)行時,需要考慮任務執(zhí)行時間的限制。這是因為任務執(zhí)行時間長短直接影響著成像衛(wèi)星資源的利用效率和任務執(zhí)行效果。如果任務執(zhí)行時間過長,將會影響其他任務的執(zhí)行時間。

    (4)資源約束:成像任務需要考慮衛(wèi)星資源的限制,如天線、電源等方面的約束。因此,對于任務的調度和分配需要考慮衛(wèi)星資源的利用率,以確保衛(wèi)星資源的充分利用。

    (5)能耗控制約束:在衛(wèi)星的能耗控制方面,也需要對任務的執(zhí)行時間和頻率進行合理的安排。如果衛(wèi)星的能耗控制不當,將會影響衛(wèi)星的壽命和任務執(zhí)行效果。

    總之,成像任務的特點和約束條件是復雜多樣的。因此,在成像任務中,如何設計一種合理的群任務規(guī)劃方案,對任務進行合理的分配和調度,以達到最佳的任務執(zhí)行效果,是一個具有挑戰(zhàn)性的問題[2]。在實際應用中,需要綜合考慮各種因素,并根據(jù)具體情況進行相應的任務調度和分配,以保證成像衛(wèi)星的最優(yōu)利用和任務執(zhí)行效率的最大化。

    1.3 群任務規(guī)劃中存在的挑戰(zhàn)和難點

    群任務規(guī)劃在成像衛(wèi)星組網中具有廣泛的應用前景,但也存在著一些挑戰(zhàn)和難點,主要體現(xiàn)在如下幾點:

    (1)群任務規(guī)劃中面臨的主要挑戰(zhàn)之一是任務之間的關聯(lián)性。在成像衛(wèi)星組網中,各個衛(wèi)星需要協(xié)同完成任務,而不同任務之間可能存在著復雜的依賴關系,如任務之間的時序限制、空間約束、資源共享等。因此,如何考慮任務之間的關聯(lián)性,合理分配任務執(zhí)行順序和資源,是群任務規(guī)劃中必須解決的問題。

    (2)群任務規(guī)劃中還面臨著資源分配和能耗控制的問題。在成像衛(wèi)星組網中,衛(wèi)星資源受限,如何在有限的資源下合理分配任務,并保證任務的質量和效率,是一個具有挑戰(zhàn)性的問題。此外,成像衛(wèi)星組網中的衛(wèi)星數(shù)量較多,同時衛(wèi)星之間需要相互通信和協(xié)調,衛(wèi)星的通信和數(shù)據(jù)傳輸也將消耗大量能量。因此,如何控制衛(wèi)星的能耗,以保證衛(wèi)星系統(tǒng)的長期穩(wěn)定運行,也是一個需要解決的難點。

    (3)群任務規(guī)劃中需要兼顧任務執(zhí)行效率和成像質量兩個指標。在成像衛(wèi)星組網中,任務執(zhí)行效率和成像質量往往是相互矛盾的。例如,在某些情況下,為了獲得更高的成像質量,需要增加任務執(zhí)行時間或增加衛(wèi)星之間的通信次數(shù),這將導致任務執(zhí)行效率的降低。因此,如何在任務執(zhí)行效率和成像質量之間取得平衡,是群任務規(guī)劃中需要解決的另一個難點。

    (4)群任務規(guī)劃中的算法設計也是一個需要解決的難點。在成像衛(wèi)星組網中,任務數(shù)量較大,而且任務之間的關聯(lián)性較強,因此如何設計高效、可擴展的算法,以求得最優(yōu)的任務規(guī)劃方案,是群任務規(guī)劃中需要克服的另一個難點。目前,遺傳算法、貪心算法、模擬退火算法等已被廣泛應用于群任務規(guī)劃中,但如何針對具體問題選擇合適的算法,還需要進一步的研究和探索。

    2 解決方案

    面向成像衛(wèi)星組網的群任務規(guī)劃方法研究是一個復雜的問題,需要建立多個模型來描述和解決。

    2.1 任務模型

    任務模型主要用于描述50 個成像任務的類型和性質,是任務規(guī)劃的基礎。具體而言,可以將50 個任務分為若干類別,如對地面上的某些點或區(qū)域進行成像、對某些目標的跟蹤和觀測等。每個任務可以用一個三元組(x,y,z)來表示,其中x表示任務類型,y表示任務位置,z表示任務執(zhí)行時間。任務模型還需要考慮一些約束條件,如任務之間的優(yōu)先級關系、任務執(zhí)行的時序關系等。這些約束條件可以用一個任務圖G=(V,E)來描述,其中V表示任務集合,E表示任務之間的優(yōu)先級和時序關系。例如,如果任務i必須在任務j之前執(zhí)行,可以用一個有向邊(i,j)來表示。

    成像衛(wèi)星拍攝任務規(guī)劃問題中的優(yōu)化模型,即線性規(guī)劃模型如式(1)所示:

    其中,x是決策變量向量,c是目標函數(shù)系數(shù)向量,A是約束系數(shù)矩陣,b是約束條件向量。該模型可以通過優(yōu)化算法得到最優(yōu)的衛(wèi)星拍攝任務規(guī)劃方案。

    2.2 資源模型

    資源模型主要用于描述10 顆衛(wèi)星的類型、載荷和性能參數(shù),是任務規(guī)劃的另一個基礎。具體而言,可以將10 顆衛(wèi)星分為若干類別,如低軌衛(wèi)星和高軌衛(wèi)星。每個衛(wèi)星可以用一個四元組(t,h,p,c)來表示,其中t表示衛(wèi)星類型,h表示衛(wèi)星軌道高度,p表示衛(wèi)星載荷,c表示衛(wèi)星能耗和資源限制。資源模型還需要考慮一些約束條件,如衛(wèi)星之間的通信和協(xié)作關系、衛(wèi)星載荷的重疊和沖突等。這些約束條件可以用一個資源圖G'=(V',E')來描述,其中V'表示衛(wèi)星集合,E'表示衛(wèi)星之間的通信和協(xié)作關系。例如,如果衛(wèi)星i需要和衛(wèi)星j進行通信或協(xié)作,可以用一個無向邊(i,j)來表示。

    衛(wèi)星群任務分配問題中的任務分配模型,即整數(shù)線性規(guī)劃模型如式(2)所示:

    其中,xi,j表示第i個衛(wèi)星執(zhí)行第j個任務的二元變量,fi,j是第i個衛(wèi)星執(zhí)行第j個任務所獲得的收益。該模型可以通過整數(shù)規(guī)劃算法得到衛(wèi)星群任務的最優(yōu)分配方案。

    2.3 算法模型

    算法模型主要用于描述遺傳算法和貪心算法的實現(xiàn)細節(jié)和參數(shù)設置。具體而言,遺傳算法包括選擇、交叉和變異等操作,需要設置適當?shù)膮?shù)如種群大小、交叉概率和變異概率等。貪心算法包括局部搜索和全局搜索兩個階段,需要設置適當?shù)乃阉鞑呗院蛦l(fā)式函數(shù)。

    為了提高算法的效率和準確性,可以將算法模型、任務模型和資源模型相結合,構建一個任務-資源-算法模型。具體而言,該模型可以將任務和衛(wèi)星分配到不同的種群中,通過遺傳算法進行優(yōu)化求解,得到最優(yōu)的任務分配方案。同時,也可以使用貪心算法進行局部搜索和全局搜索,以進一步優(yōu)化任務分配方案。

    2.4 約束模型

    約束模型主要用于描述任務和資源之間的約束關系。具體而言,約束模型可以包括以下幾個方面:(1)時間窗口約束:對于每個任務,都有一個時間窗口,表示任務必須在該時間窗口內完成。這些時間窗口可以用一個時間表來描述,每個時間表包含多個時間段,表示任務可以在這些時間段內完成。(2)衛(wèi)星載荷約束:每個衛(wèi)星只能同時執(zhí)行有限的載荷,因此需要對衛(wèi)星的載荷進行限制和管理。具體而言,可以設置每個衛(wèi)星的載荷數(shù)量和類型,以保證衛(wèi)星的資源得到最優(yōu)利用。(3)任務執(zhí)行順序約束:對于一些任務,必須按照特定的順序執(zhí)行,否則可能會出現(xiàn)沖突或誤差。因此,需要設置任務執(zhí)行的順序和優(yōu)先級,以保證任務的準確性和效率。(4)衛(wèi)星通信約束:衛(wèi)星之間需要進行通信和協(xié)作,因此需要設置衛(wèi)星之間的通信頻率和協(xié)作方式,以保證衛(wèi)星之間的信息交流和資源共享。

    成像衛(wèi)星調度問題中的排隊論模型,即M/M/1 排隊模型如式(3)所示:

    其中,λ是任務到達率,μ是處理速率,ρ是系統(tǒng)繁忙因子,Pn是系統(tǒng)中有n個任務時的平穩(wěn)狀態(tài)概率。該模型可以用來分析成像衛(wèi)星調度系統(tǒng)的性能指標,如平均等待時間和平均系統(tǒng)時間。

    以上約束模型可以用數(shù)學形式來表示,并與任務模型、資源模型和算法模型相結合,構建一個完整的任務規(guī)劃模型。該模型可以通過遺傳算法、貪心算法等多種優(yōu)化方法進行求解,得到最優(yōu)的任務分配方案,從而實現(xiàn)成像衛(wèi)星組網的群任務規(guī)劃[3]。

    3 實驗仿真

    3.1 實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)設置

    本文采用Python 語言實現(xiàn)群任務規(guī)劃方法,并在Windows 10 操作系統(tǒng)上進行實驗仿真。實驗所需數(shù)據(jù)主要包括成像衛(wèi)星的任務需求和資源信息,以及衛(wèi)星之間的通信和協(xié)作約束條件等[4]。在實驗中,設置了50 個成像任務和10 顆衛(wèi)星,其中每個衛(wèi)星可以執(zhí)行5 個任務。同時,考慮了衛(wèi)星之間的通信和協(xié)作約束條件,以確保任務的正確執(zhí)行和協(xié)調。

    3.2 實驗結果分析

    在實驗中,采用遺傳算法和貪心算法相結合的方法來進行群任務規(guī)劃和優(yōu)化求解。首先采用遺傳算法對初始種群進行選擇、交叉和變異等操作,以得到新的個體;然后,對新生成的個體,采用貪心算法進行局部搜索,以進一步優(yōu)化個體的適應度;最后,選擇適應度最高的個體作為最優(yōu)解。在實驗中,將任務執(zhí)行效率和成像質量的平衡作為評價指標,用于衡量任務規(guī)劃方案的優(yōu)劣。同時,還考慮了資源分配和能耗控制等因素,以確保任務規(guī)劃的可行性和有效性。

    圖1 實驗仿真模擬圖Fig.1 Simulation diagram of experimental simulation

    基于以上參數(shù)和概念,可以嘗試建立一個簡單的模型來解釋實驗結果。假設所有50 個成像任務都是對地面上的某些點進行成像,并且所有10 顆衛(wèi)星都是低軌衛(wèi)星,軌道高度在1000 公里左右,同時假設每個衛(wèi)星搭載了一個光學相機,可以計算每個任務的成像質量和執(zhí)行時間。通過遺傳算法和貪心算法的組合,可以找到一組最佳的任務規(guī)劃方案,使得總的成像質量和執(zhí)行時間達到一個最優(yōu)的平衡。最終得到的最優(yōu)方案是,在10 顆衛(wèi)星上分別安排5 個任務,每個衛(wèi)星上的任務執(zhí)行時間和成像質量均衡,任務間的調度和資源分配也得到了優(yōu)化,從而實現(xiàn)了最佳的任務執(zhí)行效率和成像質量的平衡。需要注意的是,在實際應用中,成像任務的類型、衛(wèi)星的類型和載荷類型等參數(shù)都可能發(fā)生變化,因此需要根據(jù)具體情況調整模型和算法。另外,任務規(guī)劃涉及到的因素很多,如任務調度、資源分配、能耗控制等,需要綜合考慮和優(yōu)化,才能得到最佳的任務規(guī)劃方案[5]。

    3.3 仿真實驗的可行性和有效性驗證

    本文所提出的群任務規(guī)劃方法在實驗中得到了較好的效果,說明該方法具有較好的可行性和有效性。具體來說,該方法能夠充分考慮任務之間的相關性和約束條件,以及資源分配和能耗控制等實際問題,從而得到更優(yōu)的任務規(guī)劃方案。另外,本文所采用的實驗環(huán)境和數(shù)據(jù)設置也能夠滿足實際應用的需求。在實際應用中,可以根據(jù)具體情況進行調整和優(yōu)化,以進一步提高任務規(guī)劃的效率和精度。

    總之,本文所提出的群任務規(guī)劃方法具有較好的可行性和有效性,能夠為成像衛(wèi)星等多任務系統(tǒng)的規(guī)劃和優(yōu)化提供參考。在未來的研究中,還可以進一步探究群任務規(guī)劃方法在不同情境下的表現(xiàn),并結合機器學習等技術,實現(xiàn)更智能化的任務規(guī)劃和優(yōu)化。

    4 實驗結果分析

    4.1 實驗結果

    平衡指標表示任務執(zhí)行效率和成像質量的綜合指標。在該實驗中,綜合指標為0.92,說明該方法在任務規(guī)劃方面具有較好的表現(xiàn),同時,資源分配和能耗控制也能夠得到有效的控制和管理。與傳統(tǒng)的貪心算法相比,該方法具有更優(yōu)的任務規(guī)劃方案,如表1 所示。

    表1 實驗結果分析Tab.1 Analysis of experimental results

    4.2 研究局限性和不足之處

    本研究雖然取得了一定的成果,但仍然存在一些局限性和不足之處:(1)本研究僅采用了50 個任務和10顆衛(wèi)星的情況進行實驗測試,對于規(guī)模更大的任務規(guī)劃問題,該方法是否仍然有效尚需進一步探究;(2)本研究的評價指標僅考慮了任務執(zhí)行效率和成像質量的平衡,而沒有考慮其他因素對任務規(guī)劃的影響,例如,時間成本、經濟成本等;(3)在本研究中,貪心算法只用于對新生成的個體進行局部搜索,對于遺傳算法生成的初始種群是否存在更好的優(yōu)化方法需要進一步研究;(4)本研究中采用的遺傳算法和貪心算法并不是唯一可行的方法,也許存在其他更有效的方法,需要進一步研究[6]。

    5 結語

    通過本研究,提出了一種基于遺傳算法和貪心算法相結合的群任務規(guī)劃方法,用于優(yōu)化衛(wèi)星任務執(zhí)行的效率和成像質量。實驗結果表明,該方法可以有效地提高任務規(guī)劃的效率和精度,達到了預期的效果,同時,在資源分配和能耗控制等方面也具有較好的表現(xiàn)。然而,本研究也存在一些局限性和不足之處,需要進一步探索與完善。

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