公开(公告)号：CN118796387A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410778656.X

申请日：2024-06-17

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  马咏歌 ,  王学谦 ,  赵丽丽

IPC: G06F9/48 ,  G06N3/092

Abstract: 本申请提出了一种基于强化学习的卫星在线调度方法，该方法包括：构建多颗敏捷卫星在线调度问题的目标函数与约束条件；实时检测当前时刻是否存在任务，若存在任务则计算每个卫星对任务的有效时间窗，并将任务按任务的到达时间进行排序后插入各卫星的任务队列中，任务队列包括优先队列与常规队列；根据各卫星的卫星特征与优先队列内的任务特征，构建各卫星的观测矩阵，将每个卫星的观测矩阵输入到任务编码网络中得到任务编码信息；将任务编码信息输入到训练好的强化学习网络中，得到卫星自主决策在线调度方案，其中，强化学习网络的训练过程采用经验回放技术。基于本申请提出的方案，能够实现多个卫星在没有星间通信情况下的分布式调度。

公开(公告)号：CN118153893A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410362208.1

申请日：2024-03-27

Applicant: 清华大学

Inventor： 李刚 ,  赵丽丽 ,  王学谦 ,  王志豪 ,  马咏歌

IPC: G06Q10/0631 ,  G06N3/084 ,  G06N3/126 ,  G06N5/01

Abstract: 本公开涉及一种基于神经网络‑遗传算法的多敏捷卫星调度方法和装置，确定多个待观测目标以及多个用于观测待观测目标的卫星对应的观测信息，将观测信息输入训练得到的目标卫星匹配模型得到表征待观测目标和卫星之间匹配关系的目标‑卫星匹配信息。基于目标卫星匹配信息进行启发式初始化，得到包括多个卫星调度方案的第一进化种群。同时随机生成包括多个卫星调度方案的第二进化种群，根据第一进化种群和第二进化种群进行双种群的遗传算法进化，得到目标调度方案。本公开通过神经网络快速确定卫星和目标的匹配关系以构建高质量的进化种群，进而通过高质量的进化种群进行进化，实现快速收敛。同时，通过双种群进化的方式避免陷入局部最优。