【摘 要】
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任务规划在成像卫星指挥控制过程中起着非常关键的作用,在成像卫星应用系统中处于神经中枢的地位.提出了一种求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法:在参数绩效知识的指
【机 构】
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国防科技大学信息系统与管理学院管理系;
【基金项目】
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国家自然科学基金(71031007,71101150,71071156,61203180,71101013)
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任务规划在成像卫星指挥控制过程中起着非常关键的作用,在成像卫星应用系统中处于神经中枢的地位.提出了一种求解多星任务规划问题的演化学习型蚁群算法:在参数绩效知识的指导下,采用动态参数模型为下次迭代随机选择较为合理的参数组合;从优化过程中不断地抽取构件知识,采用构件知识指导人工蚂蚁在后续优化过程中构建可行方案.在蚁群算法、动态参数决策模型和构件知识的共同作用下,演化学习型蚁群算法的优化绩效得到了极大提高.采用多星任务规划问题的21个测试实例进行实验,结果表明演化学习型蚁群算法在优化性能方面优于其他两种方法.
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