論文の概要: Three multi-objective memtic algorithms for observation scheduling
problem of active-imaging AEOS
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.01250v1
- Date: Mon, 4 Jul 2022 08:18:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-05 14:43:10.710277
- Title: Three multi-objective memtic algorithms for observation scheduling
problem of active-imaging AEOS
- Title(参考訳): アクティブイメージングAEOSの観測スケジューリング問題に対する3つの多目的ミームアルゴリズム
- Authors: Zhongxiang Chang and Zhongbao Zhou
- Abstract要約: 可変画像長(OSWVID)を持つAEOSの観測スケジューリング問題として,この新たな問題を提唱する。
二目的最適化モデルとしてOSWVIDを構築するために,累積画質と詳細なエネルギー消費を提案する。
次に、OSWVIDを解くために、PD+NSGA-II、LANSGA-II、ALNS+NSGA-IIの3つの多目的メメティックアルゴリズムが設計される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Observation scheduling problem for agile earth observation satellites
(OSPFAS) plays a critical role in management of agile earth observation
satellites (AEOSs). Active imaging enriches the extension of OSPFAS, we call
the novel problem as observation scheduling problem for AEOS with variable
image duration (OSWVID). A cumulative image quality and a detailed energy
consumption is proposed to build OSWVID as a bi-objective optimization model.
Three multi-objective memetic algorithms, PD+NSGA-II, LA+NSGA-II and
ALNS+NSGA-II, are then designed to solve OSWVID. Considering the heuristic
knowledge summarized in our previous research, several operators are designed
for improving these three algorithms respectively. Based on existing instances,
we analyze the critical parameters optimization, operators evolution, and
efficiency of these three algorithms according to extensive simulation
experiments.
- Abstract(参考訳): agile earth observation satellite(ospfas)の観測スケジューリング問題は、agile earth observation satellite(aeoss)の管理において重要な役割を果たす。
能動イメージングはOSPFASの拡張を豊かにし、可変画像持続時間(OSWVID)を持つAEOSの観測スケジューリング問題として、新しい問題を呼ぶ。
二目的最適化モデルとしてOSWVIDを構築するために,累積画質と詳細なエネルギー消費を提案する。
3つの多目的メメティックアルゴリズム、PD+NSGA-II、LA+NSGA-II、ALNS+NSGA-IIはOSWVIDを解くように設計されている。
前回の研究で要約されたヒューリスティックな知識を考えると、これらの3つのアルゴリズムを改善するために複数の演算子が設計されている。
既存事例に基づいて,これら3つのアルゴリズムのパラメータ最適化,演算子進化,効率を広範囲なシミュレーション実験により解析する。
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