論文の概要: A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16300v1
- Date: Thu, 29 Aug 2024 06:57:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 14:43:40.494758
- Title: A Distance Similarity-based Genetic Optimization Algorithm for Satellite Ground Network Planning Considering Feeding Mode
- Title（参考訳）: フィードモードを考慮した衛星地上ネットワーク計画のための距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム
- Authors: Yingying Ren, Qiuli Li, Yangyang Guo, Witold Pedrycz, Lining Xing, Anfeng Liu, Yanjie Song,
- Abstract要約: 衛星データ中継ミッションの送信効率の低さは、現在システムの構築を制約している問題となっている。
タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案する。
シミュレーション実験の結果,DSGAはSGNPFM問題を効果的に解くことができることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.71516191515285
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: With the rapid development of the satellite industry, the information transmission network based on communication satellites has gradually become a major and important part of the future satellite ground integration network. However, the low transmission efficiency of the satellite data relay back mission has become a problem that is currently constraining the construction of the system and needs to be solved urgently. Effectively planning the task of satellite ground networking by reasonably scheduling resources is crucial for the efficient transmission of task data. In this paper, we hope to provide a task execution scheme that maximizes the profit of the networking task for satellite ground network planning considering feeding mode (SGNPFM). To solve the SGNPFM problem, a mixed-integer planning model with the objective of maximizing the gain of the link-building task is constructed, which considers various constraints of the satellite in the feed-switching mode. Based on the problem characteristics, we propose a distance similarity-based genetic optimization algorithm (DSGA), which considers the state characteristics between the tasks and introduces a weighted Euclidean distance method to determine the similarity between the tasks. To obtain more high-quality solutions, different similarity evaluation methods are designed to assist the algorithm in intelligently screening individuals. The DSGA also uses an adaptive crossover strategy based on similarity mechanism, which guides the algorithm to achieve efficient population search. In addition, a task scheduling algorithm considering the feed-switching mode is designed for decoding the algorithm to generate a high-quality scheme. The results of simulation experiments show that the DSGA can effectively solve the SGNPFM problem.
- Abstract（参考訳）: 衛星産業の急速な発展に伴い、通信衛星に基づく情報伝送ネットワークは、徐々に、将来の衛星地上統合ネットワークの重要かつ重要な部分となっている。
しかし、衛星データリレーバックミッションの低送信効率は、現在システムの構築を制約している問題であり、緊急に解決する必要がある。
資源を合理的にスケジューリングすることで、衛星地上ネットワークのタスクを効果的に計画することは、タスクデータの効率的な送信に不可欠である。
本稿では,衛星地上ネットワーク計画において,摂食モード(SGNPFM)を考慮したネットワークタスクの利益を最大化するタスク実行方式を提案する。
SGNPFM問題を解決するために,リンク構築タスクの利得を最大化するための混合整数計画モデルを構築し,衛星の様々な制約をフィードスイッチングモードで考慮する。
本稿では,タスク間の状態特性を考慮した距離類似性に基づく遺伝的最適化アルゴリズム(DSGA)を提案し,タスク間の類似性を決定する重み付きユークリッド距離法を提案する。
より高品質なソリューションを得るために、個人をインテリジェントにスクリーニングするアルゴリズムを支援するために、異なる類似性評価方法が設計されている。
DSGAはまた、類似性メカニズムに基づいた適応的クロスオーバー戦略を使用して、効率的な人口探索を実現するアルゴリズムを誘導する。
また、フィードスイッチングモードを考慮したタスクスケジューリングアルゴリズムは、アルゴリズムをデコードして高品質なスキームを生成するように設計されている。
シミュレーション実験の結果,DSGAはSGNPFM問題を効果的に解くことができることがわかった。
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