对地观测卫星在实际应用中面临大量不确定因素，如新任务提交、卫星资源故障、气象环境变化等，给卫星规划调度提出了新的挑战. 针对此类问题，《对地观测卫星不确定任务规划》首先详细阐述了对地观测卫星的工作模式和工作流程，分析了卫星规划调度问题的特点和难点；其次，分析了观测需求、卫星状态和云层遮挡三类典型不确定因素及其对卫星规划调度的影响，在此基础上，分别介绍了需求、资源、云层遮挡不确定条件下对地观测卫星调度技术，包括问题建模、算法设计和实验分析；*后，展望了对地观测卫星未来的一些应用前景和发展方向.《对地观测卫星不确定任务规划》适合航天工程实践、运筹学、管理科学与工程、资源规划调度等相关领域的科研人员、工程技术人员阅读，也可作为高等院校有关专业高年级本科生、研究生及高校教师等的参考用书.
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测地卫星,研究
目录
第1章 绪论 1
1.1 对地观测卫星调度问题研究的背景和意义 1
1.2 对地观测卫星调度研究概述 2
1.2.1 对地观测卫星确定调度问题研究现状 2
1.2.2 不确定条件下对地观测卫星调度问题研究现状 9
1.2.3 不确定条件下调度理论方法研究现状 11
参考文献 14
第2章 不确定条件下对地观测卫星调度问题 28
2.1 对地观测卫星工作原理 28
2.1.1 有效载荷和成像方式 28
2.1.2 卫星轨道和对地覆盖 31
2.1.3 对地观测卫星工作流程 32
2.1.4 对地观测约束条件分析 33
2.2 对地观测卫星调度问题 35
2.2.1 概述 35
2.2.2 基本假设及简化 37
2.2.3 基本要素 38
2.3 不确定因素影响分析及建模 40
2.3.1 需求不确定性 41
2.3.2 资源不确定性 41
2.3.3 气象环境不确定性 42
2.4 不确定条件下对地观测卫星调度 44
2.4.1 不确定条件下对地观测卫星调度框架 44
2.4.2 不确定条件下卫星观测调度的特点和难点 45
参考文献 46
第3章 需求不确定条件下多星动态应急调度 49
3.1 引言 49
3.2 多星动态应急调度模型 50
3.2.1 任务、资源和观测机会 50
3.2.2 调度约束 51
3.2.3 调度目标 52
3.3 任务合成 53
3.3.1 合成约束 53
3.3.2 模型与算法 55
3.4 多星动态应急调度算法 58
3.4.1 任务插入 58
3.4.2 规则 60
3.4.3 算法描述 61
3.5 模拟测试结果与分析 62
3.5.1 测试方法与参数 63
3.5.2 任务规模对算法的影响 64
3.5.3 任务到达率对算法的影响 65
3.5.4 期望完成时间对算法的影响 67
3.5.5 有效完成时间对算法的影响 68
参考文献 69
第4章 需求不确定条件下多星动态实时调度 71
4.1 引言 71
4.2 多星动态实时调度问题 71
4.3 任务动态合成策略 75
4.4 动态实时调度算法 76
4.5 性能分析 80
4.5.1 仿真方法及参数 80
4.5.2 任务规模对算法性能的影响 81
4.5.3 任务到达时间间隔对算法性能的影响 83
4.5.4 任务截止期对算法性能的影响 84
参考文献 86
第5章 资源不确定条件下多星容错调度 87
5.1 引言 87
5.2 系统模型 87
5.2.1 任务模型 87
5.2.2 失效模型 89
5.2.3 调度目标 90
5.3 重叠设计与分析 90
5.3.1 BB重叠 91
5.3.2 PB重叠 93
5.3.3 PP合成 95
5.3.4 合成约束 96
5.4 容错调度算法 97
5.4.1 主版本调度 97
5.4.2 副版本调度 101
5.5 性能评估 104
5.5.1 模拟方法和参数 104
5.5.2 任务数量对算法的影响 105
5.5.3 任务到达率对算法的影响 107
5.5.4 任务截止期对算法的影响 108
5.5.5 参数u 对算法的影响 110
参考文献 111
第6章 云层遮挡不确定条件下期望值模型及求解算法 113
6.1 随机期望值模型 113
6.1.1 参数及符号定义 113
6.1.2 基于“流变量”的数学规划模型 114
6.2 分支定价求解算法 115
6.2.1 Set packing主问题 116
6.2.2 列生成算法 117
6.2.3 定价子问题 118
6.2.4 动态规划算法 119
6.2.5 分支定价求解框架 123
6.3 实验与结果分析 125
6.3.1 测试问题实例构造 125
6.3.2 算法性能评估 126
6.4 随机期望值模型的不足 128
参考文献 129
第7章 云层遮挡不确定条件下机会约束规划模型及求解算法 131
7.1 机会约束规划模型 131
7.1.1 机会约束规划指派模型 131
7.1.2 机会约束规划“流变量”模型 133
7.2 样本近似算法 134
7.2.1 样本近似问题模型 134
7.2.2 样本容量 135
7.3 分支割平面求解算法 135
7.4 列生成启发式求解算法 140
7.4.1 Set packing模型 140
7.4.2 列生成算法 141
7.4.3 定价子问题 141
7.4.4 列生成启发式算法 142
7.5 实验结果与分析 143
7.5.1 测试问题实例构造 143
7.5.2 样本近似算法有效性验证 144
7.5.3 分支割平面算法不同求解策略性能分析 146
7.5.4 求解算法性能评估 147
参考文献 149
第8章 云层遮挡不确定条件下鲁棒模型及求解算法 150
8.1 前摄式调度鲁棒模型 150
8.2 精确求解算法 151
8.2.1 方案选择主问题和枚举算法 152
8.2.2 路径规划子问题和动态规划算法 153
8.2.3 案例 154
8.3 启发式求解算法 157
8.3.1 随机采样 157
8.3.2 算法描述 158
8.4 实验结果与分析 164
8.4.1 测试问题实例构造 164
8.4.2 小规模问题算法性能分析 164
8.4.3 大规模问题算法性能分析 172
参考文献 177
第9章 云层遮挡不确定条件下反应式调度模型及求解算法 178
9.1 问题描述 178
9.2 反应式调度多目标优化模型 181
9.3 反应式调度机制及扰动事件分析 183
9.4 反应式调度启发式调整算法 184
9.4.1 单次调度任务观测失败 185
9.4.2 多次调度任务观测失败 186
9.4.3 多次调度任务观测成功 187
9.5 实验结果与分析 187
9.5.1 测试问题实例构造 187
9.5.2 反应式调度有效性验证 188
9.5.3 前摄式调度建模方法性能比较 191
参考文献 193
第10章 新领域分析与研究展望 194
10.1 不确定条件下敏捷对地观测卫星调度 194
10.2 两阶段/多阶段随机规划模型 197
10.3 机器学习对卫星调度问题的辅助 200
参考文献 201
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