[发明专利]一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化方法

说明书

本申请涉及一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化方法，包括：获取卫星地面站对任务卫星的可用资源集合，根据预设的编码规则构建任务资源分配方案个体。基于多目标进化算法和启发式策略更新当前个体，使更新后的个体根据预设的任务资源需求数据，依次进行资源占用量扩充匹配、资源占用冲突消解和资源占用量缩减，根据预设的任务资源分配偏好数据获取优化的个体。当满足预设的迭代更新终止条件时，根据优化的个体得到卫星地面站的优化任务资源分配方案。上述方法以启发式策略处理卫星地面站资源分配中的约束条件，以任务资源分配偏好引导算法进程，能够直接给出合理性、可行性且符合任务偏好的任务分配方案，增强了方案的针对性。

技术领域

本申请涉及卫星系统资源规划技术领域，特别是涉及一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化方法。

背景技术

目前对于卫星地面站资源规划问题的研究方向主要集中在单目标优化，在多目标优化方向上的研究相对较少。由于卫星地面站资源规划问题在本质上是一个多目标优化问题，即卫星管理机构所关注的优化目标往往不止一个，因此单目标优化方法无法满足实际需要。

已公开发表的卫星地面站资源规划多目标优化技术主要基于MOEA(Multi-Objective Evolutionary Algorithm，多目标进化算法)，通过MOEA求得一系列在优化目标上相折衷的解，再由卫星管理机构根据实际需要从中选择一组符合期望的解。这种用于卫星地面站资源规划的多目标优化方法在问题的处理方式上将“优化过程”与“决策过程”割裂，无法直接求得符合卫星管理机构期望的解，求解针对性较差。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够结合“优化过程”与“决策过程”直接给出符合卫星管理机构期望的解的一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化方法，所述方法包括：

获取卫星地面站对任务卫星的可用资源集合，根据预设的编码规则和可用资源集合，构建对应于任务资源分配方案的个体。

基于多目标进化算法更新当前的个体，基于启发式策略修改更新后的个体，使更新后的个体对应的任务资源分配方案根据预设的任务资源需求数据，依次进行资源占用量扩充匹配、资源占用冲突消解和资源占用量缩减，根据预设的任务资源分配偏好数据从更新后的个体中获取优化的个体。

当满足预设的迭代更新终止条件时，根据优化的个体得到卫星地面站的优化任务资源分配方案。

其中一个实施例中，获取卫星地面站对任务卫星的可用资源集合，根据预设的编码规则和所述可用资源集合，构建对应于任务资源分配方案的个体的步骤包括：

获取卫星地面站的地面天线对任务卫星的可见时间窗口的集合。

根据可见时间窗口的被占用状态，使用预设的编码规则构建对应于任务资源分配方案的个体。

其中一个实施例中，基于多目标进化算法更新当前的个体，基于启发式策略修改更新后的个体，使更新后的个体对应的任务资源分配方案根据预设的任务资源需求数据，依次进行资源占用量扩充匹配、资源占用冲突消解和资源占用量缩减，根据预设的任务资源分配偏好数据从更新后的个体中获取优化的个体的步骤包括：

基于多目标进化算法更新当前的个体。

根据预设的任务扩充策略修改更新后的个体，根据预设的任务资源需求数据，增加更新后的个体对应的任务资源分配方案的可见时间窗口的占用数量，得到任务扩充个体。

根据预设的冲突消解策略，根据预设的任务资源需求数据消解任务扩充个体对应的任务资源分配方案中的资源占用冲突，得到冲突消解个体。资源占用冲突包括：地面天线占用冲突和任务卫星占用冲突。

获取冲突消解个体对应的任务资源分配方案中被占用的可见时间窗口，根据预设的任务资源需求数据和任务缩减策略缩短被占用的可见时间窗口，得到任务缩减个体。