[发明专利]一种用于航天器资源优化配置的方法

权利要求书

1.一种用于航天器资源优化配置的方法，其特征在于，所述方法包括：

建立航天器计算节点模型；

依据航天器任务约束建立航天器任务约束模型；

将航天器任务约束进行数学描述可得到航天器任务约束模型如下：

可见时间窗口约束：

执行唯一性约束：

时序约束：

航天器转换时间约束：

b_O,i′-e_O,i≥Δ_O(r_i,r_i′),

b_D,i′-e_D,i≥Δ_D(r_i,r_i′),

b_O,i′-e_D,i≥Δ_M,

b_D,i′-e_O,i≥Δ_M,

星载固存约束：

计算负荷约束：

0≤μ_i(t)≤1

其中：和分别为任务r_i可见时间窗口的开始时间和结束时间；b_O/D,i和e_O/D,i分别表示任务r_i的星上任务以及星地任务的开始时刻和结束时刻；Δ_O、Δ_D以及Δ_M分别表示航天器星上任务转换时间、星地任务转换时间以及工作模式转换时间(即星上任务与星地任务的转换时间)；s(r_i)为执行任务r_i的航天器；t_θ(s_j)为由决策变量z_i决定的航天器s_j的第θ个星载固存擦除时刻，m_i为执行该任务所需占用的星载固存容量，G_j为航天器s_j的星载固存阈值；

依据所述航天器计算节点模型与航天器任务约束模型，得到航天器资源配置模型；

在建立航天器计算节点模型和航天器任务约束模型的基础上，得到航天器资源配置模型如下：

(1)任务模型

将航天器任务中不可再分解的任务单元称为元任务，一个航天器任务可分解为一个或多个元任务；用一个航天器任务可分解成的元任务个数、任务长度和所占存储空间来描述该任务，记第g个航天器任务为task_g，则有：

task_g＝{h,l,s}

其中，h为航天器任务可分解成的元任务个数；l为任务长度，单位为百万条指令(MI，million instructions)；s为所占存储空间，单位为兆字节；

(2)优化目标

航天器资源优化配置有执行任务时间最短、能耗最低和负载均衡三个优化目标；

以执行任务时间、能耗、负载均衡度为坐标构建一个空间直角坐标系，解集中存在至多三个解，分别使执行任务时间最短、能耗最低、负载最为均衡，选取这几个解对应的单项最优值为三个坐标，产生一个虚拟最理想解，然后计算各解与虚拟最理想解的距离，距离最短者就是所求解；

依据所述航天器资源配置模型，使用一种依次确定决策变量取值的启发式构造策略得到航天器资源优化配置的初步优化任务序列；

依据所述航天器资源配置模型和航天器资源优化配置的初步优化任务序列，使用改进的粒子群算法得到航天器资源优化配置的任务序列。