【摘 要】
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卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大，针对大规模多星多任务规划问题，提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法。该方法将卫星
【基金项目】
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国防基础科研项目(JCKY2016203A017)
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卫星任务规划问题的求解空间随卫星数量和目标数量的增多而快速增大，针对大规模多星多任务规划问题，提出一种基于关键路径-遗传算法的卫星任务规划分层优化方法。该方法将卫星任务规划问题分解成任务分配和单星任务处理两个子问题，其中，任务分配通过遗传算法实现，一个分配结果对应种群中的一个个体，在单星任务处理子问题中引入关键路径法，用于求解每个个体的适应度，在提高优化效率的同时，确保得到当前任务分配条件下的最大观测效益，提高算法的全局优化能力。仿真结果表明，对于给定的6组大规模卫星任务规划算例，平均任务完成率均超过了99.7%，证明了该方法具有良好的稳定性和全局搜索能力；同时，相比于已有方法，该方法在优化效率上也有大幅提高，且任务规模越大，优化效率提升越大。
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