論文の概要: Large region targets observation scheduling by multiple satellites using
resampling particle swarm optimization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10178v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 08:18:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 03:35:17.757520
- Title: Large region targets observation scheduling by multiple satellites using
resampling particle swarm optimization
- Title（参考訳）: 再サンプリング粒子群最適化を用いた複数の衛星による観測スケジューリング
- Authors: Yi Gu, Chao Han, Yuhan Chen, Shenggang Liu, Xinwei Wang
- Abstract要約: 過去数十年間、地球観測衛星(EOS)の急速な増加を目撃してきた。
本稿では,大域目標に対するEOSの監視スケジューリング問題に対処することを目的とする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3324876873771104
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The last decades have witnessed a rapid increase of Earth observation
satellites (EOSs), leading to the increasing complexity of EOSs scheduling. On
account of the widespread applications of large region observation, this paper
aims to address the EOSs observation scheduling problem for large region
targets. A rapid coverage calculation method employing a projection reference
plane and a polygon clipping technique is first developed. We then formulate a
nonlinear integer programming model for the scheduling problem, where the
objective function is calculated based on the developed coverage calculation
method. A greedy initialization-based resampling particle swarm optimization
(GI-RPSO) algorithm is proposed to solve the model. The adopted greedy
initialization strategy and particle resampling method contribute to generating
efficient and effective solutions during the evolution process. In the end,
extensive experiments are conducted to illustrate the effectiveness and
reliability of the proposed method. Compared to the traditional particle swarm
optimization and the widely used greedy algorithm, the proposed GI-RPSO can
improve the scheduling result by 5.42% and 15.86%, respectively.
- Abstract（参考訳）: 過去数十年間、地球観測衛星(EOSs)が急速に増加し、EOSsスケジューリングの複雑さが増した。
本稿では,大域観測の広範な適用を考慮し,大域目標に対するEOS観測スケジューリング問題に対処することを目的とする。
まず, 投影基準面とポリゴンクリップ技術を用いた高速カバレッジ計算法を開発した。
次に,提案手法に基づいて目的関数を計算したスケジューリング問題に対する非線形整数計画モデルを定式化する。
モデルを解くために, greedy initialization-based resampling particle swarm optimization (gi-rpso) アルゴリズムを提案する。
グリーディ初期化戦略と粒子再サンプリング法は, 進化過程における効率的かつ効果的な解の生成に寄与する。
最後に,提案手法の有効性と信頼性について広範な実験を行った。
従来の粒子群最適化と広く使われているグリードアルゴリズムと比較して、提案したGI-RPSOはスケジューリング結果をそれぞれ5.42%と15.86%改善することができる。
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