論文の概要: Agile Earth observation satellite scheduling over 20 years:
formulations, methods and future directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.06169v1
- Date: Fri, 13 Mar 2020 09:38:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-24 02:17:06.778527
- Title: Agile Earth observation satellite scheduling over 20 years:
formulations, methods and future directions
- Title（参考訳）: 20年間のアジャイル地球観測衛星スケジューリング--定式化,方法,今後の方向性
- Authors: Xinwei Wang, Guohua Wu, Lining Xing, Witold Pedrycz
- Abstract要約: 高度姿勢操作能力を持つアジャイル衛星は、新世代の地球観測衛星(EOS)である
衛星技術の継続的な改善と打ち上げコストの削減により、アジャイルEOS(AEOS)の開発が加速した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.47531199609593
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agile satellites with advanced attitude maneuvering capability are the new
generation of Earth observation satellites (EOSs). The continuous improvement
in satellite technology and decrease in launch cost have boosted the
development of agile EOSs (AEOSs). To efficiently employ the increasing
orbiting AEOSs, the AEOS scheduling problem (AEOSSP) aiming to maximize the
entire observation profit while satisfying all complex operational constraints,
has received much attention over the past 20 years. The objectives of this
paper are thus to summarize current research on AEOSSP, identify main
accomplishments and highlight potential future research directions. To this
end, general definitions of AEOSSP with operational constraints are described
initially, followed by its three typical variations including different
definitions of observation profit, multi-objective function and autonomous
model. A detailed literature review from 1997 up to 2019 is then presented in
line with four different solution methods, i.e., exact method, heuristic,
metaheuristic and machine learning. Finally, we discuss a number of topics
worth pursuing in the future.
- Abstract（参考訳）: 高度姿勢操作能力を持つアジャイル衛星は、新世代の地球観測衛星(EOS)である。
衛星技術の継続的な改善と打ち上げコストの削減により、アジャイルEOS(AEOS)の開発が促進された。
軌道上のAEOSを効率的に活用するために、複雑な運用制約をすべて満たしながら観測利益全体を最大化することを目的としたAEOSスケジューリング問題(AEOSSP)は、過去20年間に多くの注目を集めてきた。
本研究の目的は,AEOSSPの現在の研究成果を要約し,今後の研究方向性を明らかにすることである。
この目的のために、運用制約付きAEOSSPの一般的な定義を最初に記述し、続いて観察利益の異なる定義、多目的関数、自律モデルを含む3つの典型的なバリエーションを示す。
1997年から2019年までの詳細な文献レビューでは、正確な方法、ヒューリスティック、メタヒューリスティック、機械学習の4つの異なる解法が提示されている。
最後に、将来追求する価値のあるトピックをいくつか紹介する。
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