摘要:
随着观测需求的日益增加,越来越多的卫星和地面站加入到对地观测系统中,迫切需要采用科学手段对卫星地面站资源进行合理分配。针对卫星地面站调度问题,构建了一种演化学习型蚁群算法。实验结果表明,该算法能有效求解卫星地面站调度问题。将蚁群优化模型和知识模型进行优势互补,可极大提高演化学习型蚁群算法的效率,为现有优化方法的改进提供了一种有益借鉴。
姚锋, 邢立宁. 求解卫星地面站调度问题的演化学习型蚁群算法[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2012, 34(11): 2270-2274.
YAO Feng, XING Li-ning. Learnable ant colony optimization algorithm for solving satellite ground station scheduling problems[J]. Journal of Systems Engineering and Electronics, 2012, 34(11): 2270-2274.