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面向多敏捷衛星任務調度的數據驅動雙層優化演算法研究/航天資源規劃與調度

  • 作者：吳健//姚鋒//陳盈果//劉曉路//陳宇寧等|責編:陳凱仁|總主編:陳英武//賀仁傑//姚鋒
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302721178
  • 出版日期：2026/07/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：156
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書創造性地提出一種面向多敏捷衛星任務調度的數據驅動雙層優化演算法。本書從衛星任務管控實際業務需求出發，分析衛星任務調度問題的特點，針對其中的多星任務分配問題和單星任務調度問題展開討論，構建衛星任務調度問題的雙層優化模型。面向單星任務調度、多星常規任務調度、多星應急任務調度等問題，設計一種融合機器學習與傳統優化方法的數據驅動優化演算法，並通過大量實驗證明所設計演算法的有效性。本書的研究成果可以拓展大規模衛星任務調度、衛星應急任務調度等問題的研究思路，也可進一步改造應用於北斗導航、深空探測以及超低軌通遙一體衛星星座等重大專項工程，具有一定的實際意義。
    本書既可作為運籌學、管理科學與工程、控制科學與工程、電腦科學與技術等專業的高年級本科生、研究生及高校教師的參考用書，也可供航天領域的工程技術人員、相關領域的科研工作者，以及對衛星任務調度方向感興趣的研究學者閱讀和參考。
作者介紹
吳健//姚鋒//陳盈果//劉曉路//陳宇寧等|責編:陳凱仁|總主編:陳英武//賀仁傑//姚鋒
目錄
第1章  緒論
  1.1  研究背景與意義
    1.1.1  研究背景
    1.1.2  研究意義
  1.2  衛星任務調度模型研究現狀
    1.2.1  整數規劃模型
    1.2.2  約束滿足問題模型
    1.2.3  經典運籌學模型
  1.3  衛星任務調度演算法研究現狀
    1.3.1  啟髮式規則演算法
    1.3.2  精確求解演算法
    1.3.3  元啟髮式演算法
    1.3.4  機器學習演算法
  1.4  數據驅動優化演算法研究現狀
  1.5  主要工作與創新點
    1.5.1  研究內容與組織結構
    1.5.2  主要創新點
第2章  衛星任務調度問題分析與數據驅動雙層優化演算法框架設計
  2.1  衛星任務調度實際業務流程
  2.2  衛星任務調度問題分析與數學模型
    2.2.1  敏捷衛星時間依賴特點分析
    2.2.2  衛星任務調度問題分解
    2.2.3  一體化框架與雙層優化框架
    2.2.4  衛星任務調度數學模型
  2.3  面向衛星任務調度問題的數據驅動雙層優化演算法框架設計
    2.3.1  元啟髮式演算法特點分析
    2.3.2  面向衛星任務調度問題的數據驅動雙層優化演算法框架
  2.4  本章小結
第3章  面向單顆敏捷衛星任務調度問題的數據驅動優化演算法
  3.1  單星調度問題建模
    3.1.1  問題假設
    3.1.2  數學模型
  3.2  數據挖掘與元啟髮式結合的演算法設計思路
  3.3  基於頻繁模式的自適應並行搜索演算法
    3.3.1  演算法框架
    3.3.2  初始解構造策略
    3.3.3  並行搜索策略
    3.3.4  演算法運算元自適應選擇策略
    3.3.5  基於頻繁模式的新解構造策略
  3.4  基於頻繁模式的自適應模因演算法
    3.4.1  演算法框架
    3.4.2  子代群體產生策略
    3.4.3  基於頻繁模式的新解構造與提升策略
    3.4.4  基於種群相似度的個體調整與種群更新策略
  3.5  實驗分析
    3.5.1  實驗場景設計
    3.5.2  FPAPSA實驗分析
    3.5.3  FPAMA實驗分析
  3.6  本章小結
第4章  面向多星常規任務調度問題的數據驅動雙層優化演算法

  4.1  多星常規任務調度問題建模
    4.1.1  參數定義
    4.1.2  數學模型
  4.2  求解演算法
    4.2.1  演算法框架
    4.2.2  基於DRL的任務分配策略自適應選擇機制
    4.2.3  基於頻繁模式的自適應局部搜索演算法
  4.3  實驗分析
    4.3.1  實驗場景設計
    4.3.2  對比演算法及參數設置
    4.3.3  實驗結果
  4.4  本章小結
第5章  面向多星應急任務調度問題的數據驅動雙層優化演算法
  5.1  問題描述與難點分析
  5.2  多星應急任務調度問題建模
    5.2.1  參數定義
    5.2.2  數學模型
  5.3  求解演算法
    5.3.1  基於預設窗口的RRSM
    5.3.2  SASA
    5.3.3  STFAM
  5.4  實驗分析
    5.4.1  實驗場景設計
    5.4.2  對比演算法及參數設置
    5.4.3  實驗結果
  5.5  本章小結
第6章  結論與展望
  6.1  結論
  6.2  展望
參考文獻
附錄  縮寫詞列表

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