論文の概要: EOS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Earth Observation Satellite Scheduling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25782v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 15:49:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.932641
• Title: EOS-Bench: A Comprehensive Benchmark for Earth Observation Satellite Scheduling
• Title（参考訳）: EOS-Bench:地球観測衛星スケジューリングのための総合ベンチマーク
• Abstract要約: 本稿では,スケジューリング手法の体系的および再現性評価のための総合的なフレームワークであるEOS-Benchを紹介する。 高忠実度軌道力学とプラットフォーム制約を統合することで、EOS-Benchは1,390のシナリオと13,900のベンチマークインスタンスを生成する。 その結果,EOS-Benchはスケールと条件をまたいだ解法性能を効果的に区別できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.18180569653578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Earth observation satellite imaging scheduling is a challenging NP-hard combinatorial optimisation problem central to space mission operations. While next-generation agile Earth observation satellites (EOS) increase operational flexibility, they also significantly raise scheduling complexity. The lack of a unified, open-source benchmark makes it difficult to compare algorithms across studies. This paper introduces EOS-Bench, a comprehensive framework for systematic and reproducible evaluation of scheduling methods. By integrating high-fidelity orbital dynamics and platform constraints, EOS-Bench generates 1,390 scenarios and 13,900 benchmark instances, spanning from small-scale validation cases to large coordination problems with up to 1,000 satellites and 10,000 requests. We further propose a scenario characterisation scheme to quantify structural difficulty based on factors such as opportunity density, task flexibility, conflict intensity, and satellite congestion. A multidimensional evaluation protocol is introduced, assessing performance across five metrics: task profit, completion rate, workload balance, timeliness, and runtime. The framework is evaluated using mixed-integer programming, heuristics, meta-heuristics, and deep reinforcement learning across both agile and non-agile settings. Results show that EOS-Bench effectively distinguishes solver performance across scales and conditions, revealing trade-offs between solution quality and computational efficiency, and providing deeper insight into scenario complexity. EOS-Bench offers a unified and extensible open testbed for advancing research in Earth observation satellite scheduling. The code and data are available at https://github.com/Ethan19YQ/EOS-Bench.
• Abstract（参考訳）: 地球観測衛星画像のスケジューリングは、宇宙ミッションの運用の中心となるNPハード組合せ最適化問題である。 次世代のアジャイル地球観測衛星(EOS)は運用の柔軟性を高める一方で、スケジューリングの複雑さも著しく高めている。 統一されたオープンソースベンチマークの欠如は、研究間でアルゴリズムを比較するのを困難にしている。 本稿では,スケジューリング手法の体系的および再現性評価のための総合的なフレームワークであるEOS-Benchを紹介する。 高忠実度軌道力学とプラットフォーム制約を統合することで、EOS-Benchは1,390のシナリオと13,900のベンチマークインスタンスを生成する。 さらに,機会密度,タスクの柔軟性,コンフリクト強度,衛星の混雑といった要因に基づいて,構造的難易度を定量化するシナリオ特性化手法を提案する。 多次元評価プロトコルを導入し、タスク利益、完了率、ワークロードバランス、タイムライン、ランタイムの5つのメトリクスのパフォーマンスを評価する。 このフレームワークは、混合整数プログラミング、ヒューリスティックス、メタヒューリスティックス、アジャイルと非アジャイルの両方で深い強化学習を用いて評価されている。 その結果、EOS-Benchは、スケールと条件をまたいだ解法性能を効果的に区別し、解の質と計算効率のトレードオフを明らかにし、シナリオの複雑さについて深い洞察を与えている。 EOS-Benchは、地球観測衛星のスケジューリングの研究を進めるために、統一的で拡張可能なオープンテストベッドを提供する。 コードとデータはhttps://github.com/Ethan19YQ/EOS-Bench.comで公開されている。

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