[发明专利]一种敏捷卫星应急任务规划方法

说明书

本发明公开了一种敏捷卫星应急任务规划方法，步骤1：设置遗传种群规模和最大迭代次数，令遗传代数g＝1，对种群P_g进行初始化；步骤2：对初始种群进行非支配排序和拥挤度计算；步骤3：从第g代种群P_g中挑选出父代个体，对个体进行交叉和变异操作，产生后代种群；步骤4：将第g代种群P_g与后代种群合并形成融合种群，对融合种群个体进行非支配排序和拥挤度计算，筛选出最优的N个个体，作为新一代种群；判断是否达到最大迭代次数，如果达到，则转到步骤5；否则，令g＝g+1，转至步骤3；步骤5：结束遗传迭代，输出种群P_g中的帕累托解，并进行解码得到任务规划方案。本发明利用NSGA‑II算法求解敏捷卫星应急任务，获得更多的相关信息和多个不同的可行性方案。

技术领域

本发明属于敏捷卫星任务规划领域，涉及一种敏捷卫星应急任务规划方法，特别是一种基于NSGA-II算法的敏捷卫星应急任务规划方法。

背景技术

敏捷卫星规划调度问题要求不仅要对卫星资源进行分配，还要对卫星可见时间窗口进行分配，以及可见时间窗口内任务执行时间的安排，是一个包含了两个选择过程的复杂的资源分配问题。随着成像卫星技术的发展和广泛应用，客户对成像卫星在突发状况下的紧急响应与快速观测也提出了越来越高的要求，不仅需要对常规任务观测，对用户提出的应急任务也需要作出快速响应。应急任务的任务时间和观测目标都无法事先确定，且具有较强的时效性。相较于常规任务，其特点主要体现在紧迫性、时间集中性和空间集中性三个方面。对应急任务的提出，如果采用传统的规划方法进行完全重新规划，则会耗时较长，无法满足快速生成调整规划方案的要求，并且产生的新任务规划方案与初始规划方案可能相差较大，导致卫星调度难度增大。目前资料显示，对应急任务规划的研究中，以基于规则的和各种启发式策略的调整算法为主。虽然这类算法的运行速度较快，但是同时也存在求解搜索能力较弱的缺点，取得的性能有限。因此，对于敏捷成像卫星的应急任务规划问题还有待进一步研究。

目前的敏捷成像卫星应急任务规划问题的研究中，以基于启发式和规则的调整为主，这类算法搜索能力较弱，规划效果有限；也有一些学者采用智能优化算法处理应急任务规划问题，但是存在忽略了对初始规划方案扰动的问题。而对于敏捷成像卫星任务规划模型的求解，求解目标单一，或者将多个求解目标转换为单个目标求解，规划结果对于目标间的权值敏感，且权值难以确定。

发明内容

针对上述现有技术，本发明要解决的技术问题是提供一种基于多目标优化的敏捷卫星应急任务规划方法，利用NSGA-II算法求解敏捷卫星应急任务，获得更多的相关信息和多个不同的可行性方案。

为解决上述技术问题，本发明的一种敏捷卫星应急任务规划方法，包括：

步骤1：设置遗传种群规模N和最大迭代次数G，用g表示当前遗传代数，令g＝1，根据敏捷成像卫星应急任务规划遗传编码对种群P_g进行初始化；

步骤2：对初始种群进行非支配排序和拥挤度计算；

步骤3：通过锦标赛选择方法从第g代种群P_g中挑选出总数量为mp的个体，作为繁殖后代的父代个体Parent＝{parent₁,parent₂,...,parent_mp}，对Parent中的个体进行交叉和变异的遗传操作，由父代种群产生一个后代种群offspring；

步骤4：将第g代种群P_g与其后代种群offspring合并在一起，形成一个融合种群，对融合种群个体进行非支配排序和拥挤度计算，根据非支配排序和拥挤度计算结果从融合种群中筛选出最优的N个个体，作为新一代的种群；判断是否达到最大迭代次数G，即g≥G是否成立，如果成立，则转到步骤5；否则，令g＝g+1，转至步骤3；

步骤5：结束遗传迭代，输出种群P_g中的帕累托解，并进行解码得到任务规划方案。