論文の概要: Simulated annealing based heuristic for multiple agile satellites scheduling under cloud coverage uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08363v2
• Date: Wed, 7 Jul 2021 07:34:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-23 20:39:19.682379
• Title: Simulated annealing based heuristic for multiple agile satellites scheduling under cloud coverage uncertainty
• Title（参考訳）: クラウドカバレッジの不確実性下での複数のアジャイル衛星スケジューリングのためのシミュレーションアニーリングベースのヒューリスティック
• Authors: Chao Han, Yi Gu, Guohua Wu, Xinwei Wang
• Abstract要約: アジャイル衛星は、より強力な姿勢操作能力を持つ新世代の地球観測衛星(EOS)である。 私たちは、クラウドカバレッジの不確実性の下で、複数のアジャイルEOSスケジューリング問題に最初に取り組みました。 大規模観測ミッションにおいて高速挿入戦略を併用した模擬焼鈍を改良した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.100580615194563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Agile satellites are the new generation of Earth observation satellites (EOSs) with stronger attitude maneuvering capability. Since optical remote sensing instruments equipped on satellites cannot see through the cloud, the cloud coverage has a significant influence on the satellite observation missions. We are the first to address multiple agile EOSs scheduling problem under cloud coverage uncertainty where the objective aims to maximize the entire observation profit. The chance constraint programming model is adopted to describe the uncertainty initially, and the observation profit under cloud coverage uncertainty is then calculated via sample approximation method. Subsequently, an improved simulated annealing based heuristic combining a fast insertion strategy is proposed for large-scale observation missions. The experimental results show that the improved simulated annealing heuristic outperforms other algorithms for the multiple AEOSs scheduling problem under cloud coverage uncertainty, which verifies the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
• Abstract（参考訳）: アジャイル衛星は、より強力な姿勢操作能力を持つ新世代の地球観測衛星(EOS)である。 衛星に搭載された光学式リモートセンシング装置は雲を通しては観測できないため、雲は衛星観測ミッションに大きな影響を及ぼす。 私たちは、クラウドカバレッジの不確実性の下で、観察利益全体の最大化を目的として、複数のアジャイルEOSスケジューリング問題に最初に取り組みます。 確率制約プログラミングモデルを用いて、まず不確実性を記述し、雲のカバレッジの不確実性の下での観測利益をサンプル近似法により算出する。 その後、大規模観測ミッションにおいて高速挿入戦略を組み合わせた模擬焼鈍に基づくヒューリスティックを改良した。 実験結果から, 提案アルゴリズムの効率と有効性を検証するため, 改良されたアニーリングヒューリスティックは, クラウドカバレッジの不確実性下での複数のAEOSスケジューリング問題に対して, 他のアルゴリズムよりも優れていることがわかった。

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