本发明专利技术公开了一种基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法和装置，属于卫星任务调度技术领域。对观测任务集合进行聚类，并分配到相应的轨道圈次；综合多约束以目标观测任务调度的目标收益值最优为目标建立卫星任务调度模型；基于预处理后的观测任务集合和建立的卫星任务调度模型，采用自适应进化和量子灾变操作的改进量子遗传算法对卫星观测任务调度模型进行求解，得到最优目标观测任务调度结果。本发明专利技术能够解决当前对于卫星任务调度求解速度低及易陷入局部最优的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于卫星任务调度，尤其涉及一种基于改进量子遗传算法的卫星观测任务调度方法与装置。
技术介绍
1、近年来，随着卫星技术和商业航天的发展，大规模卫星星群已经成为目前卫星技术乃至整个航天技术发展的重要方向和趋势，尤其是小卫星星群具备成本低、研制周期短、机动敏捷等明显优势，可以便捷的为全球提供卫星通信、导航、对地观测和天基物联网等服务。
2、卫星任务规划调度问题作为一种复杂的多约束组合优化问题，属于np-hard问题。传统规划调度的求解往往要借助启发式算法来获得优化解，但随着任务数量的急剧增多，传统的启发式算法容易出现收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题。量子遗传算法是一种是将量子计算与遗传算法的优势相互结合的一种新型智能优化算法，量子遗传算法相比经典遗传算法具有提升算法的局部搜寻能力、提高求解的收敛速率和收敛精度等优势。但是，标准的量子遗传算法存在算法易于陷入局部最优，造成早熟的问题，同时，作为量子遗传算法核心的进化操作，量子旋转门的旋转角度往往是固定的，这种设定导致算法缺乏灵活性，是导致算法收敛速度慢的重要原因。
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【技术保护点】
1.一种基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于，包括：对观测任务集合进行聚类，并分配到相应的轨道圈次；综合多约束以目标观测任务调度的目标收益值最优为目标建立卫星任务调度模型；基于预处理后的观测任务集合和建立的卫星任务调度模型，采用自适应进化和量子灾变操作的改进量子遗传算法对卫星观测任务调度模型进行求解，得到最优目标观测任务调度结果。
2.根据权利要求1所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于所述多约束包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于目标观测任务调度的目标收益值由综合多约束的观测效能和观测...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于，包括：对观测任务集合进行聚类，并分配到相应的轨道圈次；综合多约束以目标观测任务调度的目标收益值最优为目标建立卫星任务调度模型；基于预处理后的观测任务集合和建立的卫星任务调度模型，采用自适应进化和量子灾变操作的改进量子遗传算法对卫星观测任务调度模型进行求解，得到最优目标观测任务调度结果。
2.根据权利要求1所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于所述多约束包括：
3.根据权利要求1所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于目标观测任务调度的目标收益值由综合多约束的观测效能和观测任务的优先级采用加权求和的方法获得：
4.根据权利要求1所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其特征在于，基于预处理后的任务集合和建立的卫星任务调度模型，采用自适应进化和量子灾变操作的改进量子遗传算法对卫星任务调度模型进行求解的方法，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于改进量子遗传算法的卫星任务调度方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓函，任元，于灵慧，陈雄姿，
申请(专利权)人：航天东方红卫星有限公司，
类型：发明
国别省市：
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