對地觀測衛星不確定任務規劃（簡體書）

本書面向光學對地觀測衛星任務規劃問題，對地觀測衛星實際應用中面臨大量不確定性因素的影響，如新任務提交，衛星資源故障，氣象環境變化等，給衛星的規劃調度提出了新的挑戰。本書首先詳細闡述了對地觀測衛星的工作模式和工作流程，分析了對地觀測衛星規劃調度問題的特點和難點；接著主要介紹了觀測需求、衛星狀態和雲層遮擋三類不確定因素，並且分析了它們對衛星規劃調度的影響。以作者近年來在光學對地觀測衛星任務規劃與調度問題上的研究成果為基礎，針對這三類不確定因素，將衛星調度描述為動態調度問題和隨機規劃問題，詳細介紹了問題建模和求解方法。

目錄
第1章 緒論 1
1.1 對地觀測衛星調度問題研究的背景和意義 1
1.2 對地觀測衛星調度研究概述 2
1.2.1 對地觀測衛星確定調度問題研究現狀 2
1.2.2 不確定條件下對地觀測衛星調度問題研究現狀 9
1.2.3 不確定條件下調度理論方法研究現狀 11
參考文獻 14
第2章 不確定條件下對地觀測衛星調度問題 28
2.1 對地觀測衛星工作原理 28
2.1.1 有效載荷和成像方式 28
2.1.2 衛星軌道和對地覆蓋 31
2.1.3 對地觀測衛星工作流程 32
2.1.4 對地觀測約束條件分析 33
2.2 對地觀測衛星調度問題 35
2.2.1 概述 35
2.2.2 基本假設及簡化 37
2.2.3 基本要素 38
2.3 不確定因素影響分析及建模 40
2.3.1 需求不確定性 41
2.3.2 資源不確定性 41
2.3.3 氣象環境不確定性 42
2.4 不確定條件下對地觀測衛星調度 44
2.4.1 不確定條件下對地觀測衛星調度框架 44
2.4.2 不確定條件下衛星觀測調度的特點和難點 45
參考文獻 46
第3章 需求不確定條件下多星動態應急調度 49
3.1 引言 49
3.2 多星動態應急調度模型 50
3.2.1 任務、資源和觀測機會 50
3.2.2 調度約束 51
3.2.3 調度目標 52
3.3 任務合成 53
3.3.1 合成約束 53
3.3.2 模型與算法 55
3.4 多星動態應急調度算法 58
3.4.1 任務插入 58
3.4.2 規則 60
3.4.3 算法描述 61
3.5 模擬測試結果與分析 62
3.5.1 測試方法與參數 63
3.5.2 任務規模對算法的影響 64
3.5.3 任務到達率對算法的影響 65
3.5.4 期望完成時間對算法的影響 67
3.5.5 有效完成時間對算法的影響 68
參考文獻 69
第4章 需求不確定條件下多星動態實時調度 71
4.1 引言 71
4.2 多星動態實時調度問題 71
4.3 任務動態合成策略 75
4.4 動態實時調度算法 76
4.5 性能分析 80
4.5.1 仿真方法及參數 80
4.5.2 任務規模對算法性能的影響 81
4.5.3 任務到達時間間隔對算法性能的影響 83
4.5.4 任務截止期對算法性能的影響 84
參考文獻 86
第5章 資源不確定條件下多星容錯調度 87
5.1 引言 87
5.2 系統模型 87
5.2.1 任務模型 87
5.2.2 失效模型 89
5.2.3 調度目標 90
5.3 重疊設計與分析 90
5.3.1 BB重疊 91
5.3.2 PB重疊 93
5.3.3 PP合成 95
5.3.4 合成約束 96
5.4 容錯調度算法 97
5.4.1 主版本調度 97
5.4.2 副版本調度 101
5.5 性能評估 104
5.5.1 模擬方法和參數 104
5.5.2 任務數量對算法的影響 105
5.5.3 任務到達率對算法的影響 107
5.5.4 任務截止期對算法的影響 108
5.5.5 參數u 對算法的影響 110
參考文獻 111
第6章 雲層遮擋不確定條件下期望值模型及求解算法 113
6.1 隨機期望值模型 113
6.1.1 參數及符號定義 113
6.1.2 基於“流變量”的數學規劃模型 114
6.2 分支定價求解算法 115
6.2.1 Set packing主問題 116
6.2.2 列生成算法 117
6.2.3 定價子問題 118
6.2.4 動態規劃算法 119
6.2.5 分支定價求解框架 123
6.3 實驗與結果分析 125
6.3.1 測試問題實例構造 125
6.3.2 算法性能評估 126
6.4 隨機期望值模型的不足 128
參考文獻 129
第7章 雲層遮擋不確定條件下機會約束規劃模型及求解算法 131
7.1 機會約束規劃模型 131
7.1.1 機會約束規劃指派模型 131
7.1.2 機會約束規劃“流變量”模型 133
7.2 樣本近似算法 134
7.2.1 樣本近似問題模型 134
7.2.2 樣本容量 135
7.3 分支割平面求解算法 135
7.4 列生成啟發式求解算法 140
7.4.1 Set packing模型 140
7.4.2 列生成算法 141
7.4.3 定價子問題 141
7.4.4 列生成啟發式算法 142
7.5 實驗結果與分析 143
7.5.1 測試問題實例構造 143
7.5.2 樣本近似算法有效性驗證 144
7.5.3 分支割平面算法不同求解策略性能分析 146
7.5.4 求解算法性能評估 147
參考文獻 149
第8章 雲層遮擋不確定條件下魯棒模型及求解算法 150
8.1 前攝式調度魯棒模型 150
8.2 精確求解算法 151
8.2.1 方案選擇主問題和枚舉算法 152
8.2.2 路徑規劃子問題和動態規劃算法 153
8.2.3 案例 154
8.3 啟發式求解算法 157
8.3.1 隨機採樣 157
8.3.2 算法描述 158
8.4 實驗結果與分析 164
8.4.1 測試問題實例構造 164
8.4.2 小規模問題算法性能分析 164
8.4.3 大規模問題算法性能分析 172
參考文獻 177
第9章 雲層遮擋不確定條件下反應式調度模型及求解算法 178
9.1 問題描述 178
9.2 反應式調度多目標優化模型 181
9.3 反應式調度機制及擾動事件分析 183
9.4 反應式調度啟發式調整算法 184
9.4.1 單次調度任務觀測失敗 185
9.4.2 多次調度任務觀測失敗 186
9.4.3 多次調度任務觀測成功 187
9.5 實驗結果與分析 187
9.5.1 測試問題實例構造 187
9.5.2 反應式調度有效性驗證 188
9.5.3 前攝式調度建模方法性能比較 191
參考文獻 193
第10章 新領域分析與研究展望 194
10.1 不確定條件下敏捷對地觀測衛星調度 194
10.2 兩階段/多階段隨機規劃模型 197
10.3 機器學習對衛星調度問題的輔助 200
參考文獻 201