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卫星在运行过程中,与地面站之间存在许多可见窗口,只有在可见窗口之内,地面站才能直接对卫星进行观测和操作,因此,如何合理调度地面站资源,实现最大化利用星地可见窗口是一个重要的课题。本文定义卫星与地面站之间的可见窗口为任务集合,将蚁群算法应用于构造有效的任务调度序列,求解任务最大执行时间,即可利用的可见窗口时间最长。实验数据显示,蚁群算法有着优良的调度结果,同时其调度结果亦优于FCFS和贪婪算法。由此可以看出,该算法能有效求解卫星地面站任务调度问题。 相似文献
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针对地面测控资源调度中复杂约束难以描述的问题,对地面测控资源及用户需求进行详细分析。将任务分解为阶段性的需求集合,用一种时序性约束描述各类需求间的逻辑关系,给出包括设备匹配约束、时间窗口约束、地面站冲突约束、卫星竞争约束、时序逻辑约束、星载可再生资源约束六类约束的表示方法。针对不同用户从资源利用,任务完成等角度提出的需求偏好,设计了任务优先级,任务集中以及设备均衡三类原则,并进行仿真验证。初步实现了地面测控资源调度的复杂约束建模,为灵活需求偏好提供了一种设计思路。 相似文献
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针对资源个体与网络链路差异较大、广域互连的分布式系统下科学工作流的时间费用优化问题,提出改进的相对效比调度算法.利用任务配置图描述关联科学工作流过程模型的资源模型,利用任务-资源分配图作为科学工作流调度模型,采用相对效费比迭代调整任务-资源分配图,最终得到优化的工作流调度方案.算法能够避免共享资源访问冲突,合理地筛选候选资源、优化费用,能够很好地适用科学工作流的资源差异较大及任务间存在大量数据传输的特征,模拟实验表明算法性能有较大的提高. 相似文献
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面向多星观测调度的启发式算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以实际应用任务为背景进行动态仿真分析,是科学评价卫星系统能力进而支持卫星系统发展建设规划的重要手段。探讨了一类涉及多星、多地面站、多任务的航天观测系统联合调度问题。考虑到仿真环境对调度算法的高时效性要求,提出了一种快速高效的基于规则的启发式构造算法。与禁忌搜索算法的比较结果表明,该文算法在求解速度上具有明显的优越性,并且能够获得相对满意的求解质量。 相似文献
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多星任务调度是具有NP-hard特性的优化问题,随着卫星资源规模和任务需求规模的双重增长,传统调度方法求解效率不高.在轨卫星在常年运行过程中积累了丰富的调度数据.针对大规模多星任务调度场景,建立多星多波束任务调度模型,并提出数据驱动的多星任务网络预测调度算法对其求解.以分割的思想,实现多星场景下任务可调度性预测.从历史调度数据中,提取设定的3个静态特征和5个动态特征,构建并训练预测网络,预测任务被不同卫星完成的概率,并以冲突避免、负载均衡等为原则,得到初始任务和资源卫星的分配方案.进一步设计双链结构的进化算法,以双链编码形式表征上述关系,配合设计的交叉、修复等进化算子,优化初始方案中的任务序列与资源分配关系,输出最终任务调度方案.仿真结果表明,与改进蚁群算法、混合遗传算法和数据驱动并行调度算法相比,所提出算法在运行时间、方案收益和卫星负载均衡3方面均有较好的表现. 相似文献
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二重调度算法分析了功能替代实时事务模型的基本特征,提出一种动态记录系统实时环境的数据结构,进而提出快速执行事务内部调度的若干策略,包括最佳替代的选择策略、替代夭折策略及替代重启策略.实验结果证明,当系统能够存在资源冲突时,该算法能够显著提高事务的成功执行率和事务系统的可靠性. 相似文献
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近年来中国在轨卫星数量与日俱增,航天地面测控资源日益紧张,地面站现有的球面共形相控阵存在极大的阵面资源浪费,针对地面测控站阵面波束资源的调度分配可以有效利用现有阵面资源,为日后数量更庞大的航天测控任务需求增加资源裕度,为此需要对中国在轨卫星相对阵面的分布情况进行可见性分析;设计了一种基于STK与Matlab互联的仿真计算方法,该方法利用中国在轨卫星实时TLE数据,通过Matlab对STK控制仿真卫星相对地面站的分布及可见性,并把仿真数据存入Matlab,进一步仿真卫星对子阵的可见性,统计对各子阵的可见性结果;仿真结果得出了球面阵上各子阵在全天时刻的可见卫星数量以及资源较为紧张的子阵分布,该结果可以为球面共形相控阵波束资源调度设计提供参考。 相似文献
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星地任务优化调度是利用特定的星地资源合理地安排星地任务。由于星地任务众多而资源有限,而且星地任务受星地可见性以及多方面约束,星地任务调度问题十分复杂。针对星地任务的特点,建立了星地任务调度问题模型,提出了基于改进遗传算法的星地任务优化调度算法。算法采用按适应度排名轮盘赌选择、顺序交叉、随机对换变异的算法要素。针对遗传算法局部搜索能力弱的特点,提出了利用爬山算法优化新一代个体的方法,以增强遗传算法的局部搜索能力,给出了基于改进遗传算法的星地任务调度算法。 相似文献
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In this paper, we develop models and algorithms for solving the single-satellite, multi-ground station communication scheduling problem, with the objective of maximizing the total amount of data downloaded from space. With the growing number of small satellites gathering large quantities of data in space and seeking to download this data to a capacity-constrained ground station network, effective scheduling is critical to mission success. Our goal in this research is to develop tools that yield high-quality schedules in a timely fashion while accurately modeling on-board satellite energy and data dynamics as well as realistic constraints of the space environment and ground network. We formulate an under-constrained mixed integer program (MIP) to model the problem. We then introduce an iterative algorithm that progressively tightens the constraints of this model to obtain a feasible and thus optimal solution. Computational experiments are conducted on diverse real-world data sets to demonstrate tractability and solution quality. Additional experiments on a broad test bed of contrived problem instances are used to test the boundaries of tractability for applying this approach to other problem domains. Our computational results suggest that our approach is viable for real-world instances, as well as providing a strong foundation for more complex problems with multiple satellites and stochastic conditions. 相似文献
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基于改进遗传算法的多天线地面站硬件资源分配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
多天线卫星地面站硬件设备资源分配问题是一个基于约束满足的复杂资源组合优化问题。在考虑任务执行时间、地面站可见时间窗口、地面站设备接收能力和设备链路约束的情况下,对多天线地面站硬件资源分配问题建立了高可用模型。以加权任务执行总时间为目标,以经典遗传算法为基础,根据问题特点改进了相关遗传算子,在进行遗传变异的过程中,通过深度优先搜索算法确定单个染色体对应的最佳资源分配方案,同时利用启发式信息优化搜索过程。最后通过高可用算例仿真表明,所建模型和算法是合理有效的。 相似文献
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随着现代空间科技的迅猛发展, 光学遥感图像数据的应用需求越来越广泛, 大力推动了光学对地观测卫星的发展. 然而, 由于高昂的发射成本的约束, 对地观测卫星的资源是有限的, 远远无法满足各类数据需求. 因此, 提高对地观测卫星的使用效率, 提高其任务执行率, 具有非常重要的应用价值. 本文聚焦于敏捷对地观测卫星的任务调度问题, 即在给定的调度周期内, 对有限的卫星资源制定合理的任务调度方案, 在满足一定星上资源约束下, 最大化观测任务收益. 该问题难点在于星上的资源是非常有限的, 例如存储图像数据的固存资源、用于采集数据和卫星姿态切换的能量资源及执行任务活动耗费的时间资源. 需要注意的是, 能量消耗量和时间消耗量依赖于任务的执行时间, 这是敏捷卫星相对传统的非敏捷卫星独有的特性. 不同任务场景对不同类型资源的需求不同, 多种资源约束互相耦合, 资源约束具有时间依赖特性, 这些难点无疑极大地增加了卫星调度的求解难度. 为高效地求解该问题,本文构建了多类型时间依赖资源约束的敏捷卫星调度整数规划模型, 并针对问题特性提出了一种基于自适应选择因子的迭代局部搜索启发式算法. 自适应选择因子综合考虑了目标收益、资源消耗量、资源约束的松弛量, 采用动态变化的资源重要度, 能快速自适应地根据当前场景下各种类型的资源数据使用量来确定最佳局部搜索方向, 从而在有限时间内找到高质量的解. 实验结果证明, 本文所提出的算法在多种情况下相比当前最好算法求解效果显著更优. 此外, 算法独有的自适应选择因子相比传统的选择因子的求解质量更高, 这是因为所设计的自适应选择因子兼顾了目标收益和资源消耗量之间权衡关系的同时, 采用动态变化的资源重要度准确捕捉了资源需求的迫切程度. 相似文献
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基于组网卫星协同工作规划可提高复杂任务处理的基础上,本文探索降低规划风险,提高卫星服务寿命的卫星任务规划方法.从提高卫星服务寿命角度,建立用于描述资源使用期望的目标规划模型;建立卫星任务规划模型,在任务方案与资源使用中考虑了规划风险要素,并将资源使用目标模型引入到任务规划模型中,以期在规划中同时优化卫星服务寿命要素;基于邻域贪心扩展改善遗传禁忌求解算法,并运用分布并行技术提高工程实用性;利用STK提供基础仿真数据,对模型与算法进行了验证. 相似文献
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基于约束满足的卫星地面站资源优化分配问题研究 总被引:13,自引:1,他引:13
卫星地面站资源优化分配问题是在给定的时间内,对卫星需要执行的任务分配地面站及执行时间,以便卫星能最大限度地完成任务。该文对该问题建立了CSP模型,并采用ILOGSolver对该模型进行求解。文中最后给出了一个应用实例,并比较了几种不同搜索算法和搜索策略的执行效率。 相似文献