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公开(公告)号：CN112633643A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011428137.9
申请日：2020-12-09
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种多星多站任务调度方法和系统，涉及卫星调度技术领域。本发明实施例根据用户要求的成像请求的截止时间，确定任务最晚观测开始时间，计算任务在观测卫星上的可见时间窗，并将所述可见时间窗进行离散，根据所述任务最晚观测开始时间，从离散后的可见时间窗内选择可用的可见时间窗，得到满足任务截止时间的可见时间窗集合。基于任务截止时间计算任务最晚下传结束时间，进而计算任务最晚观测开始时间，缩小敏捷卫星对目标成像的求解搜索空间，减小时间复杂度改善了求解效果，提高求解效率。
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公开(公告)号：CN114580892A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210199425.4
申请日：2022-03-02
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于变邻域搜索的多卫星区域观测规划方法，其步骤包括：1、将局部网格嵌套方法与变邻域搜索算法结合起来，通过局部嵌套构造新的条带对当前覆盖方案进行扰动；2、提出了两种邻域构造方式，来构造从不同层次选择的条带寻找当前解的邻域解。本发明能丰富卫星区域观测条带，获得更好的覆盖方案，并提高卫星资源的利用效率。
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公开(公告)号：CN112633643B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011428137.9
申请日：2020-12-09
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种多星多站任务调度方法和系统，涉及卫星调度技术领域。本发明实施例根据用户要求的成像请求的截止时间，确定任务最晚观测开始时间，计算任务在观测卫星上的可见时间窗，并将所述可见时间窗进行离散，根据所述任务最晚观测开始时间，从离散后的可见时间窗内选择可用的可见时间窗，得到满足任务截止时间的可见时间窗集合。基于任务截止时间计算任务最晚下传结束时间，进而计算任务最晚观测开始时间，缩小敏捷卫星对目标成像的求解搜索空间，减小时间复杂度改善了求解效果，提高求解效率。
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公开(公告)号：CN114997611A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210542792.X
申请日：2022-05-18
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种考虑最大收益和负载均衡的分布式多星任务规划方法和系统，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；结合预设的最大化总观测收益目标和星群负载均衡目标的多星任务规划模型，获取多星任务规划的多个可行解；采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。考虑分布式卫星负载均衡，构建多星任务规划模型；设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
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公开(公告)号：CN114997610A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210542765.2
申请日：2022-05-18
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于分布式协作粒子群算法的多星任务规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及多星任务规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的任务集合；根据所述卫星资源集合和任务集合，获取多星任务规划的多个可行解；根据多个所述可行解，采用分布式协同进化粒子群算法获取最终的分布式多星任务协同观测规划方案。设计分布式协同进化粒子群算法，分粒子协同进化再随机匹配冲突消解，得到完整的新粒子，改善了种群多样性，同时引入成对竞争机制，增加了粒子社会学习的来源，避免出现“早熟”收敛的情况，从而获得更好的分布式多星任务协同观测规划方案，提高卫星资源利用效率。
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公开(公告)号：CN114897289A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210282673.5
申请日：2022-03-22
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于竞争粒子群算法的应急任务观测规划方法、系统、存储介质和电子设备，涉及应急任务观测规划技术领域。本发明中，获取卫星资源集合和待观测的应急任务集合，所述卫星资源集合中任一卫星上的初始任务调度序列均为常规任务；根据预设的考虑最小扰动和最大收益的多星应急任务调度模型，获取应急任务观测规划的多个解；根据多个所述解，采用基于信息共享的综合学习竞争粒子群算法获取最终的应急任务观测规划方案。设计基于信息共享的综合学习竞争粒子群算法，粒子按照成对竞争机制向其他粒子进行学习，成对竞争机制增加了粒子社会学习的来源，改善了种群多样性，进而提高了任务规划准确性。
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公开(公告)号：CN114861972A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210290630.1
申请日：2022-03-23
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种基于遗传和鲸鱼混合算法的混合车辆路径优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及车辆路径优化领域。根据任务数据，构建混合车辆协同配送模型；采用基于遗传和鲸鱼混合算法求解该混合车辆协同配送模型，获取混合车辆路径优化方案；所述混合车辆路径优化方案包括插入换电站的电动汽车配送方案：计算优化方案中任一电动汽车到每一个节点所需的电量，若当前电动汽车到达某一节点的电量小于等于零，且在该节点的上一节点的剩余电量满足到达距离最近的换电站，则在该节点和其上一节点之间插入该距离最近的换电站。在现有设施的基础上配送路径优化环节加入换电环节，提高了电动汽车在配送环境中的使用便利性和对降低碳排放做出的贡献。
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公开(公告)号：CN114861971A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210290627.X
申请日：2022-03-23
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明提供一种最小化成本为目标的混合车辆路径优化方法、系统、存储介质和电子设备，涉及车辆路径优化领域。本发明中，获取车辆、配送中心、客户节点的任务数据；根据所述任务数据，构建以最小化成本为目标的混合车辆协同配送模型；采用基于遗传和鲸鱼混合算法求解所述混合车辆协同配送模型，获取混合车辆路径优化方案。通过构建以最小化成本为目标的混合车辆协同配送模型，采用现代新兴的鲸鱼算法结合遗传算法并加入局部搜索的功能在算法的求解下，兼顾了混合车辆协同配送效率和成本。
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