論文の概要: Mission schedule of agile satellites based on Proximal Policy Optimization Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02352v1
• Date: Sun, 5 Jul 2020 14:28:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 08:11:23.553140
• Title: Mission schedule of agile satellites based on Proximal Policy Optimization Algorithm
• Title（参考訳）: 近位政策最適化アルゴリズムに基づくアジャイル衛星のミッションスケジュール
• Authors: Xinrui Liu
• Abstract要約: 衛星のミッションスケジュールは、近年の宇宙活動において重要な部分である。 本稿では、強化学習アルゴリズムを組み込んで、その問題を記述するための新しい方法を見つける。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mission schedule of satellites is an important part of space operation nowadays, since the number and types of satellites in orbit are increasing tremendously and their corresponding tasks are also becoming more and more complicated. In this paper, a mission schedule model combined with Proximal Policy Optimization Algorithm(PPO) is proposed. Different from the traditional heuristic planning method, this paper incorporate reinforcement learning algorithms into it and find a new way to describe the problem. Several constraints including data download are considered in this paper.
• Abstract（参考訳）: 衛星のミッションスケジュールは、現在、軌道上の衛星の数と種類が著しく増加しており、それに対応するタスクもますます複雑になりつつあるため、宇宙活動の重要な部分である。 本稿では,PPO(Proximal Policy Optimization Algorithm)と組み合わせたミッションスケジュールモデルを提案する。 従来のヒューリスティック計画法とは違い,本論文では強化学習アルゴリズムを組み込んで,問題を記述するための新しい方法を提案する。 本稿では,データダウンロードを含むいくつかの制約について考察する。

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