本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)，特別是一種采用改進(jìn)的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的方法。

背景技術(shù)：

衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題可以簡(jiǎn)要描述為:一組衛(wèi)星、一組成像任務(wù),每個(gè)成像任務(wù)的完成包含數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)回傳兩個(gè)活動(dòng)，如圖1所示。為每個(gè)成像任務(wù)指定一個(gè)優(yōu)先級(jí)；成像任務(wù)對(duì)應(yīng)的地面目標(biāo)與衛(wèi)星之間具有一組可用時(shí)間窗口；一個(gè)參考時(shí)間范圍作為任務(wù)規(guī)劃的起止時(shí)間。

為了使成像衛(wèi)星更好地發(fā)揮作用，任務(wù)規(guī)劃技術(shù)顯得尤為關(guān)鍵。任務(wù)規(guī)劃的含義是指對(duì)待執(zhí)行的成像任務(wù)進(jìn)行排程、資源匹配，以及對(duì)衛(wèi)星及其載荷的工作時(shí)域、空域和模式等進(jìn)行確定，并制定詳細(xì)工作計(jì)劃的過程，其目的是驅(qū)動(dòng)衛(wèi)星資源科學(xué)、高效地執(zhí)行任務(wù)。衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃必須在復(fù)雜的約束條件下和多種優(yōu)化目標(biāo)下完成，因此其問題維度廣，優(yōu)化空間大，現(xiàn)有技術(shù)中多采用智能算法得出其近似最優(yōu)解?，F(xiàn)有技術(shù)中采用一種模擬退火算法是一種常用的求解衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的算法。

然而，現(xiàn)有技術(shù)中模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃時(shí)導(dǎo)致確定的規(guī)劃任務(wù)不是較優(yōu)的，且處理時(shí)間較長(zhǎng)，為此，如何在滿足衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)約束條件下實(shí)現(xiàn)高效率且較優(yōu)確定衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)成為當(dāng)前需要解決的問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種采用模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的方法。

第一方面，本發(fā)明的一種衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題處理的方法，所述方法為采用改進(jìn)的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的方法，方法包括：

s1、在采用改進(jìn)的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃時(shí)，采取升溫過程獲取模擬退火算法中的初始控制溫度和初始解i^*；

s2、根據(jù)初始控制溫度和初始解i^*、馬氏鏈長(zhǎng)度l0，執(zhí)行模擬退火算法的迭代過程，以及將迭代過程中每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中；

s3、在迭代過程滿足停止準(zhǔn)則后，采用局部搜索算法處理記憶矩陣i中的每一個(gè)較優(yōu)解，獲取待輸出的一個(gè)較優(yōu)解作為衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的最優(yōu)方案。

可選地，步驟s1包括：

設(shè)定起始迭代溫度t0＝0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，升溫函數(shù)為tt＝h^*(t)并隨機(jī)選取可行解空間中的一個(gè)初始解i0；

采用改進(jìn)的模擬退火算法進(jìn)行迭代過程，直至滿足升溫停止準(zhǔn)則時(shí)，輸出的溫度作為初始控制溫度和一個(gè)可行解空間中的解i^*作為初始解。

可選地，在步驟s3之前，所述方法還包括：

將升溫過程中的初始解i0和降溫過程中的初始解i^*存入記憶矩陣i中。

可選地，步驟s2包括：

由獲得的初始控制溫度和初始解i^*,設(shè)置降溫函數(shù)為tk＝h(k)，迭代次數(shù)k＝0開始；

產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新的較優(yōu)解j；

采用metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新的較優(yōu)解j；

重復(fù)迭代l0次，并在第l0次之后判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則停止迭代。否則，令迭代次數(shù)k＝k+1，并由降溫函數(shù)tk＝h(k)，進(jìn)行降溫，重復(fù)上述產(chǎn)生新解，進(jìn)行判斷的過程。

可選地，步驟s2中，在將每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中時(shí)，將與記憶矩陣對(duì)應(yīng)的記憶函數(shù)f對(duì)應(yīng)記錄有記憶矩陣i中每一個(gè)較優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值。

可選地，每一個(gè)較優(yōu)解包括：

執(zhí)行每一任務(wù)的衛(wèi)星標(biāo)識(shí)、觀測(cè)起始時(shí)間點(diǎn)、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

每一衛(wèi)星與至少一個(gè)地面站交互的起始時(shí)間點(diǎn)、結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

和/或，

所述方法還包括：將所述最優(yōu)方案中與每一衛(wèi)星對(duì)應(yīng)的任務(wù)指令發(fā)送至該衛(wèi)星中，使得該衛(wèi)星的遙感器按照規(guī)劃的成像任務(wù)執(zhí)行。

第二方面，本發(fā)明提供一種處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的裝置，包括：

接收器、連接接收器的處理器；

接收器接收至少一個(gè)帶衛(wèi)星遙感器執(zhí)行的成像任務(wù)；

所述處理器采用改進(jìn)的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題，具體包括：獲取改進(jìn)的模擬退火算法中的初始控制溫度和初始解i^*；

根據(jù)初始控制溫度和初始解i^*、馬氏鏈長(zhǎng)度l0，執(zhí)行模擬退火算法的迭代過程，以及將迭代過程中每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中；

在迭代過程滿足停止準(zhǔn)則后，采用局部搜索算法處理記憶矩陣i中的每一個(gè)較優(yōu)解，獲取待輸出的一個(gè)較優(yōu)解作為衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的最優(yōu)方案。

可選地，還包括：與處理器連接的發(fā)射器；

所述發(fā)射器將每一衛(wèi)星的任務(wù)指令發(fā)送至該衛(wèi)星中，以使衛(wèi)星的遙感器按照規(guī)劃的成像任務(wù)執(zhí)行。

可選地，所述處理器，具體用于

設(shè)定起始迭代溫度t0＝0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，升溫函數(shù)為tt＝h^*(t)并隨機(jī)選取可行解空間中的一個(gè)初始解i0；

采用模擬退火算法進(jìn)行迭代過程，直至滿足升溫停止準(zhǔn)則時(shí)，輸出的溫度作為初始控制溫度和一個(gè)可行解空間中的解i^*作為初始解；

和/或，

初始控制溫度和初始解i^*,降溫函數(shù)為tk＝h(k)，迭代次數(shù)k＝0開始；

產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新的較優(yōu)解j；

采用metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新的較優(yōu)解j；

重復(fù)迭代l0次，并在第l0次之后判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則停止迭代。否則，令迭代次數(shù)k＝k+1，并由降溫函數(shù)tk＝h(k)，進(jìn)行降溫，重復(fù)上述產(chǎn)生新解，進(jìn)行判斷的過程。

可選地，所述處理器還用于

將升溫過程中的初始解i0和降溫過程中的初始解i^*存入記憶矩陣i中，將與記憶矩陣對(duì)應(yīng)的記憶函數(shù)對(duì)應(yīng)記錄記憶矩陣i中每一個(gè)較優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值；在退火過程結(jié)束之后采取局部搜索算法處理i中的較優(yōu)解，獲取待輸出的一個(gè)較優(yōu)解作為衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的最優(yōu)方案；

其中，每一個(gè)初始解或較優(yōu)解包括：

執(zhí)行每一任務(wù)的衛(wèi)星標(biāo)識(shí)、觀測(cè)起始時(shí)間點(diǎn)、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

每一衛(wèi)星與至少一個(gè)地面站交互的起始時(shí)間點(diǎn)、結(jié)束時(shí)間點(diǎn)。

本發(fā)明的采用改進(jìn)的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的方法能夠保證求解的成像任務(wù)規(guī)劃質(zhì)量較好，且能夠滿足高效率的處理。

附圖說明

圖1現(xiàn)有技術(shù)中衛(wèi)星觀測(cè)與地面站交互的示意圖；

圖2為當(dāng)前衛(wèi)星觀測(cè)的時(shí)間窗的示意圖；

圖3為本發(fā)明一實(shí)施例提供的衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題處理的方法流程示意圖；

圖4為本發(fā)明一實(shí)施例提供的最優(yōu)解的示意圖。

具體實(shí)施方式

為了更好的解釋本發(fā)明，以便于理解，下面結(jié)合附圖，通過具體實(shí)施方式，對(duì)本發(fā)明作詳細(xì)描述。

目前，衛(wèi)星對(duì)地觀測(cè)需要滿足以下約束:

(1)對(duì)地面目標(biāo)的成像必須待衛(wèi)星在某一軌道圈次內(nèi)運(yùn)動(dòng)至目標(biāo)的上空時(shí)進(jìn)行，此時(shí)衛(wèi)星的遙感器會(huì)在一個(gè)時(shí)間段之內(nèi)能夠看見目標(biāo)，這個(gè)時(shí)間段稱為時(shí)間窗(如圖2所示)。在給定的規(guī)劃周期內(nèi)，衛(wèi)星與目標(biāo)之間一般不止一個(gè)時(shí)間窗，衛(wèi)星對(duì)目標(biāo)的觀測(cè)需在其中某一個(gè)時(shí)間窗之內(nèi)完成，且目標(biāo)進(jìn)行觀測(cè)的時(shí)間窗一般會(huì)小于可見的時(shí)間窗，觀測(cè)時(shí)間窗的開始時(shí)間與結(jié)束時(shí)間如圖2所示。

(2)一顆衛(wèi)星在執(zhí)行2個(gè)前后相繼的成像任務(wù)時(shí)，中間需要有一定的過渡時(shí)間，以讓衛(wèi)星遙感器作好調(diào)整。地面站接受衛(wèi)星下傳數(shù)據(jù)時(shí)和成像任務(wù)一樣，數(shù)據(jù)下傳也需要在時(shí)間窗口之內(nèi)完成。

(3)每一次開關(guān)機(jī)時(shí)間內(nèi)，衛(wèi)星的側(cè)視調(diào)整次數(shù)是有限的。該側(cè)視調(diào)整次數(shù)即為衛(wèi)星調(diào)整遙感器的側(cè)擺角以觀測(cè)目標(biāo)。

(4)衛(wèi)星上有一個(gè)固定容量的星上存儲(chǔ)器，衛(wèi)星將觀測(cè)的目標(biāo)圖像數(shù)據(jù)暫時(shí)存放在存儲(chǔ)器中。在將數(shù)據(jù)傳回地面站之后，存儲(chǔ)器的存儲(chǔ)容量被釋放。因此存儲(chǔ)器的實(shí)時(shí)容量在整個(gè)觀測(cè)過程中是動(dòng)態(tài)變化的。

(5)衛(wèi)星在觀測(cè)目標(biāo)以及下傳數(shù)據(jù)的過程中都會(huì)消耗能量，而衛(wèi)星在每一個(gè)軌道圈次內(nèi)可使用的能量是有限的，因此在調(diào)度過程中，每一圈次中的能量消耗不能超過最大的能量限制。

現(xiàn)有技術(shù)中的模擬退火算法(simulatedannealingalgorithm)是一種應(yīng)用廣泛的隨機(jī)智能優(yōu)化算法，模擬退火算法求解衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題可描述為：

步驟01：選定初始控制溫度t0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，在可行解空間中隨機(jī)選取一個(gè)初始解i0，此時(shí)，最優(yōu)解i＝i0，迭代次數(shù)k＝0，降溫函數(shù)(即控制參數(shù)衰減函數(shù))tk＝h(k)；

步驟02：產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新解j；

步驟03：采用metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新解，

若f(i)≥f(j)，則接受新解j，此時(shí)最優(yōu)解i＝j(luò)；

若f(i)＜f(j)，則依概率接受新解j，即時(shí)，接受新解j，此時(shí)最優(yōu)解i＝j(luò)，否則，拒絕j，此時(shí)最優(yōu)解仍為i；

步驟04：重復(fù)執(zhí)行l(wèi)0次上述步驟02和步驟03，得到鏈長(zhǎng)為l0的馬氏過程下的一個(gè)最優(yōu)解；

步驟05：判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則輸出最優(yōu)解，算法停止，否則執(zhí)行步驟06。

舉例來說，停止準(zhǔn)則可為：當(dāng)溫度降到某個(gè)溫度時(shí)停止；當(dāng)?shù)_(dá)到某個(gè)上限時(shí)停止；當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值已經(jīng)平穩(wěn)不再發(fā)生較大波動(dòng)時(shí)停止。

步驟06：迭代次數(shù)k＝k+1，最優(yōu)解更新為步驟04得到的解，溫度函數(shù)變成tk+1，馬氏鏈長(zhǎng)度變?yōu)閘k+1，回到步驟02。

上述的最優(yōu)解就是，每一個(gè)衛(wèi)星的第一個(gè)任務(wù)的觀測(cè)開始時(shí)間、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間、第n個(gè)任務(wù)的觀測(cè)開始時(shí)間、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間、衛(wèi)星下傳地面站的時(shí)間等信息。

然而，上述的模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃時(shí)，效率低，且求解質(zhì)量不優(yōu)的問題。

具體地：①上述步驟01中的初始溫度一般由操作員根據(jù)待規(guī)劃的任務(wù)規(guī)模直接賦值給出，這對(duì)操作員的經(jīng)驗(yàn)要求比較高而且賦值溫度可能不適用于較大規(guī)模的任務(wù)規(guī)劃，使求解效率和質(zhì)量較差。②上述步驟02中初始解的選取由可行解空間內(nèi)隨機(jī)選取得來。③步驟04中當(dāng)退火結(jié)束時(shí)輸出的解即作為得到的近似最優(yōu)解，缺少再優(yōu)化過程。

為此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種采用模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的方法，包括下述步驟：

步驟s1、在采用模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃時(shí)，采取升溫過程獲取模擬退火算法中的初始控制溫度和初始解i^*。

舉例來說，設(shè)定起始迭代溫度t0＝0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，升溫函數(shù)為tt＝h^*(t)并隨機(jī)選取可行解空間中的一個(gè)初始解i0；

采用模擬退火算法進(jìn)行迭代過程，直至滿足升溫停止準(zhǔn)則時(shí)，輸出的溫度作為初始控制溫度和一個(gè)可行解空間中的解i^*作為初始解。

步驟s2、根據(jù)初始控制溫度和初始解i^*、馬氏鏈長(zhǎng)度l0，執(zhí)行模擬退火算法的迭代過程，以及將迭代過程中每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中。

舉例來說，初始控制溫度和初始解i^*,降溫函數(shù)為tk＝h(k)，迭代次數(shù)k＝0開始；產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新的較優(yōu)解j；

采用metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新的較優(yōu)解j；

重復(fù)迭代l0次，并在第l0次之后滿足停止準(zhǔn)則，則停止迭代。

應(yīng)說明的是，l0次之后判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則停止迭代。否則，令迭代次數(shù)k＝k+1，并由降溫函數(shù)tk＝h(k)，進(jìn)行降溫，重復(fù)上述產(chǎn)生新解，進(jìn)行判斷的過程。

步驟s3、在迭代過程滿足停止準(zhǔn)則后，采用局部搜索算法處理記憶矩陣i中的每一個(gè)較優(yōu)解，獲取待輸出的一個(gè)較優(yōu)解作為衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的最優(yōu)方案。

在一種優(yōu)選的實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：

將升溫過程中的初始解i0和降溫過程中的初始解i^*存入記憶矩陣i中。

應(yīng)說明的是，本實(shí)施例中獲取和i^*的過程是升溫過程，升溫的迭代過程中的解可不存入記憶矩陣，s2的步驟是降溫過程，是在滿足降溫停止條件前，每次降溫過程中的較優(yōu)解存入記憶矩陣。

特別地，在上述步驟s2中，在將每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中時(shí)，將與記憶矩陣對(duì)應(yīng)的記憶函數(shù)f對(duì)應(yīng)記錄有記憶矩陣i中每一個(gè)較優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值。

可理解的是，記憶矩陣i中的每一個(gè)較優(yōu)解可包括：執(zhí)行每一任務(wù)的衛(wèi)星標(biāo)識(shí)、觀測(cè)起始時(shí)間點(diǎn)、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；每一衛(wèi)星與至少一個(gè)地面站交互的起始時(shí)間點(diǎn)、結(jié)束時(shí)間點(diǎn)等，如圖4所示。本實(shí)施例僅為舉例說明，并不對(duì)其進(jìn)行限定。

在實(shí)際應(yīng)用中，上述方法還包括下述的步驟s4：

s4、將所述最優(yōu)方案中與每一衛(wèi)星對(duì)應(yīng)的任務(wù)指令發(fā)送至該衛(wèi)星中，使得該衛(wèi)星的遙感器按照規(guī)劃的成像任務(wù)執(zhí)行。

本實(shí)施例中通過改進(jìn)現(xiàn)有的模擬退火算法可在提高運(yùn)算效率的同時(shí)獲得最優(yōu)方案。

應(yīng)說明的是，模擬退火算法針對(duì)規(guī)劃問題用時(shí)求得其近似最優(yōu)解，本實(shí)施例的改進(jìn)后可能比原來的更接近最優(yōu)解即提高了解的質(zhì)量。

為較好的理解本發(fā)明的技術(shù)方案，以下結(jié)合前述步驟01至步驟06具體說明如下：

①加溫退火法：

改進(jìn)初始溫度和初始解的選取，改進(jìn)流程如下：

在步驟01中的設(shè)t0＝0，然后執(zhí)行步驟02，在確定是否接受新解，設(shè)置接受準(zhǔn)則為當(dāng)且僅當(dāng)f(i)＜f(j)時(shí)接受新解j，同時(shí)令t0按照某個(gè)事先確定的升溫函數(shù)h^*(t)增加，初始解變?yōu)閖，否則仍為i，如此重復(fù)，直至滿足升溫停止準(zhǔn)則，輸出所得溫度和初始解i^*，分別以和i^*作為步驟1中的初始控制溫度和初始解開始退火，即執(zhí)行步驟02-步驟06，每一次接受新解時(shí)都令溫度按照h^*(t)增加。

②記憶的模擬退火算法：

在步驟01中增加一個(gè)記憶矩陣i和一個(gè)記憶函數(shù)f，開始時(shí)，i中只有一個(gè)元素i0，f＝f(i0)，在步驟03中，每一次接受新解j時(shí)，都將f與f(j)作對(duì)比，若f(j)＜f，則令f(j)，同時(shí)將j存入i中。當(dāng)退火結(jié)束時(shí)，再對(duì)i中的解實(shí)施局部搜索算法，直至局部搜索過程結(jié)束。在算法停止后，從i中選出最好解作為算法的最優(yōu)解。

由以上兩個(gè)改進(jìn)方案確定改進(jìn)的模擬退火算法求解衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃問題的流程如下：

步驟m1：設(shè)初始控制溫度t0＝0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，記憶矩陣i,在可行解空間中隨機(jī)選取一個(gè)初始解i0，將i0存入i。此時(shí)，最優(yōu)解i＝i0，記憶函數(shù)f＝f(i0)，迭代次數(shù)k＝0，設(shè)升溫函數(shù)為tt＝h^*(t)，降溫函數(shù)(即控制參數(shù)衰減函數(shù))tk＝h(k)；

步驟m2：產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新解j；

步驟m3：判斷是否接受新解，判斷準(zhǔn)則為：

當(dāng)且僅當(dāng)f(i)＜f(j)時(shí)接受新解j，同時(shí)令t0按照升溫函數(shù)tt＝h^*(t)增加，初始解變?yōu)閖，否則仍為i。

步驟m4：重復(fù)步驟m2，步驟m3直至滿足升溫停止準(zhǔn)則，輸出所得溫度和初始解i^*。將i^*存入i，記憶函數(shù)f＝f(i^*)。

步驟m5：分別以和i^*作為初始控制溫度和初始解開始退火。

步驟m6：回到步驟m2。

步驟m7：判斷是否接受新解，判斷準(zhǔn)則為metropolis準(zhǔn)則：

若f(j)＜f，則接受新解j，此時(shí)最優(yōu)解i＝j(luò)，同時(shí)令f(j)并將j存入i中；若f(j)＞f，則依概率接受新解j，即當(dāng)時(shí)，接受新解j，此時(shí)最優(yōu)解i＝j(luò)，同時(shí)令f(j)并將j存入i中，否則，拒絕j，此時(shí)最優(yōu)解仍為i；

步驟m8：重復(fù)執(zhí)行l(wèi)0次上述步驟m6和步驟m7，得到鏈長(zhǎng)為l0的馬氏過程下的一個(gè)最優(yōu)解；

步驟m9：判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則執(zhí)行步驟m10，否則執(zhí)行步驟m11；

步驟m10：對(duì)i中的解實(shí)施局部搜索算法，直至局部搜索過程結(jié)束輸出最優(yōu)解。

步驟m11：迭代次數(shù)k＝k+1，最優(yōu)解更新為步驟m8得到的解，溫度函數(shù)變成tk+1，馬氏鏈長(zhǎng)度變?yōu)閘k+1，回到步驟m6。

本實(shí)施例中模擬退火算法改進(jìn)的結(jié)果從兩個(gè)方面進(jìn)行評(píng)價(jià)，即改進(jìn)后的算法求解問題效果和改進(jìn)后算法求解問題效率。但是算法求解效果和算法求解效率往往是不可兼得。提高算法求解問題的質(zhì)量，會(huì)降低算法運(yùn)行效率，而提高算法的運(yùn)行效率，則會(huì)降低算法求解問題的質(zhì)量。

本實(shí)施例中對(duì)模擬退火算法能夠兼顧質(zhì)量和效率，使得改進(jìn)后的算法滿足實(shí)際應(yīng)用需求。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，本發(fā)明還提供一種處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的裝置，包括：

接收器、連接接收器的處理器；

接收器用于接收至少一個(gè)帶衛(wèi)星遙感器執(zhí)行的成像任務(wù)；

所述處理器采用模擬退火算法處理衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)的規(guī)劃，具體包括：獲取模擬退火算法中的初始控制溫度和初始解i^*；

根據(jù)初始控制溫度和初始解i^*、馬氏鏈長(zhǎng)度l0，執(zhí)行模擬退火算法的迭代過程，以及將迭代過程中每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中；

在迭代過程滿足停止準(zhǔn)則后，采用局部搜索算法處理記憶矩陣i中的每一個(gè)較優(yōu)解，獲取待輸出的一個(gè)較優(yōu)解作為衛(wèi)星對(duì)地成像任務(wù)規(guī)劃的最優(yōu)方案。

進(jìn)一步地，上述裝置還包括：與處理器連接的發(fā)射器；

所述發(fā)射器將每一衛(wèi)星的任務(wù)指令發(fā)送至該衛(wèi)星中，以使衛(wèi)星的遙感器按照規(guī)劃的成像任務(wù)執(zhí)行。

在實(shí)際應(yīng)用中，上述的處理器可具體用于

設(shè)定起始迭代溫度t0＝0，馬氏鏈長(zhǎng)度l0，升溫函數(shù)為tt＝h^*(t)并隨機(jī)選取可行解空間中的一個(gè)初始解i0；

采用模擬退火算法進(jìn)行迭代過程，直至滿足升溫停止準(zhǔn)則時(shí)，輸出的溫度作為初始控制溫度和一個(gè)可行解空間中的解i^*作為初始解；

和/或，

初始控制溫度和初始解i^*,降溫函數(shù)為tk＝h(k)，迭代次數(shù)k＝0開始；

產(chǎn)生一次隨機(jī)擾動(dòng)，在可行解空間中得到一個(gè)新的較優(yōu)解j；

采用metropolis準(zhǔn)則判斷是否接受新的較優(yōu)解j；

重復(fù)迭代l0次，并在第l0次之后判斷是否滿足停止準(zhǔn)則，若滿足則停止迭代。否則，令迭代次數(shù)k＝k+1，并由降溫函數(shù)tk＝h(k)，進(jìn)行降溫，重復(fù)上述產(chǎn)生新解，進(jìn)行判斷的過程；以及

在將每一次迭代的較優(yōu)解存入記憶矩陣i中時(shí)，將與記憶矩陣對(duì)應(yīng)的記憶函數(shù)f對(duì)應(yīng)記錄有記憶矩陣i中每一個(gè)較優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)值。

舉例來說，所述處理器還用于將升溫過程中的初始解i0和降溫過程中的初始解i^*存入記憶矩陣i中；

其中，每一個(gè)初始解或較優(yōu)解包括：執(zhí)行每一任務(wù)的衛(wèi)星標(biāo)識(shí)、觀測(cè)起始時(shí)間點(diǎn)、觀測(cè)結(jié)束時(shí)間點(diǎn)；

每一衛(wèi)星與至少一個(gè)地面站交互的起始時(shí)間點(diǎn)、結(jié)束時(shí)間點(diǎn)。

可理解的是，本實(shí)施例中，該處的接收器可接收用戶的觀測(cè)需求，該觀測(cè)需求即為成像任務(wù)，處理器是對(duì)用戶的需求進(jìn)行分析，并進(jìn)行任務(wù)規(guī)劃。

上述的裝置采用改進(jìn)的模擬退火算法對(duì)當(dāng)前衛(wèi)星對(duì)地的成像任務(wù)進(jìn)行規(guī)劃時(shí)，可以兼顧質(zhì)量和效率，進(jìn)而可較好的滿足應(yīng)用需求。

在本發(fā)明所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將裝置的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。上述描述的裝置的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對(duì)應(yīng)過程，在此不再贅述。

最后應(yīng)說明的是：以上所述的各實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對(duì)其限制；盡管參照前述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對(duì)前述實(shí)施例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對(duì)其中部分或全部技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或替換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的范圍。