：本發(fā)明涉及衛(wèi)星測(cè)控，尤其涉及一種面向大規(guī)模通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題的迭代自適應(yīng)大鄰域搜索方法。

背景技術(shù)

0、
背景技術(shù)：

1、在低軌道高速運(yùn)行的通信衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)組成了低軌互聯(lián)網(wǎng)星座。低軌互聯(lián)網(wǎng)星座以其寬帶通信能力、低延遲以及對(duì)用戶(hù)的全球覆蓋成為地面網(wǎng)絡(luò)不可或缺的補(bǔ)充。例如，starlink和oneweb為全球提供空間寬帶接入從而支持全球通信任務(wù)，包括移動(dòng)服務(wù)、應(yīng)急通信以及多媒體和互聯(lián)網(wǎng)等新興服務(wù)。

2、為了提高低軌互聯(lián)網(wǎng)星座的覆蓋范圍和可持續(xù)性，該星座的規(guī)模不斷擴(kuò)大。此外，低軌互聯(lián)網(wǎng)星座與遙感星座等其他星座的聯(lián)合管控也是大勢(shì)所趨。因此，衛(wèi)星與地面站之間需要進(jìn)行大量通信以確保星座的正常運(yùn)行。為保證低軌互聯(lián)網(wǎng)星座的星地通信請(qǐng)求得到滿(mǎn)足并提高其效率，本文將衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題(satellite?range?scheduling?problem,srsp，以下簡(jiǎn)稱(chēng)測(cè)控問(wèn)題)擴(kuò)展到通信衛(wèi)星星座，提出了一個(gè)大規(guī)模通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題(communication?satellite?range?scheduling?problem,csrsp)。

3、根據(jù)luo的研究，測(cè)控問(wèn)題主要是為衛(wèi)星請(qǐng)求選擇合適的地面天線(xiàn)和時(shí)間窗口以實(shí)現(xiàn)總利潤(rùn)最大化。然而，通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題的調(diào)度過(guò)程與傳統(tǒng)的測(cè)控問(wèn)題存在區(qū)別。從星座背景來(lái)看，低軌互聯(lián)網(wǎng)星座具備星上處理和星間轉(zhuǎn)發(fā)能力，每顆衛(wèi)星都建立了四條星間鏈路：兩條鏈路連接同一軌道面內(nèi)的相鄰衛(wèi)星，另外兩條連接相鄰軌道面的衛(wèi)星。星間鏈路增加了測(cè)控任務(wù)的執(zhí)行機(jī)會(huì)，彌補(bǔ)了資源不足的劣勢(shì)。測(cè)控任務(wù)可通過(guò)星地鏈路直接向地面站傳輸衛(wèi)星數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)星間鏈路將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給相鄰衛(wèi)星。低軌互聯(lián)網(wǎng)星座中星地鏈路的組合和順序被預(yù)先安排，建立星地鏈路的時(shí)間段被定義為弧段，測(cè)控任務(wù)必須在這些弧段的范圍內(nèi)執(zhí)行。在資源類(lèi)型方面，每顆衛(wèi)星和地面天線(xiàn)都配備了兩種類(lèi)型的載荷：毫米波波段(q/v波段)和微波波段(s波段)。因此，存在兩種類(lèi)型的弧段作為可分配用于執(zhí)行測(cè)控任務(wù)的資源，但由同一衛(wèi)星和地面天線(xiàn)同時(shí)產(chǎn)生的兩條弧段只有一條可作為有效資源。就任務(wù)類(lèi)型而言，測(cè)控任務(wù)存在多種任務(wù)類(lèi)型，每類(lèi)任務(wù)都有特定的資源需求，這使得調(diào)度過(guò)程變得復(fù)雜。

4、衛(wèi)星之間星間鏈路的建立使任務(wù)有了更多的執(zhí)行機(jī)會(huì)從而擴(kuò)大了解空間。同時(shí)，不同類(lèi)型的資源和任務(wù)也增加了約束的復(fù)雜性。根據(jù)通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題的特點(diǎn)，本文建立了一個(gè)整數(shù)規(guī)劃模型。然后，提出了一種迭代自適應(yīng)大鄰域搜索算法(iteratedadaptive?large?neighborhood?search?algorithm,ialns)，該算法對(duì)自適應(yīng)大鄰域搜索算法(adaptive?large?neighborhood?search?algorithm,,alns)進(jìn)行擴(kuò)展,將迭代局部搜索算法(iterative?local?search，ils)的思想融入alns，用于求解低軌互聯(lián)網(wǎng)星座中的通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

0、
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

1、本發(fā)明為解決以上技術(shù)問(wèn)題提出了一種面向大規(guī)模通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題的迭代自適應(yīng)大鄰域搜索方法，具體包括如下步驟：

2、s1.獲得輸入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包括弧段數(shù)據(jù)和任務(wù)數(shù)據(jù)；其中，弧段數(shù)據(jù)為星地鏈路調(diào)度的結(jié)果，當(dāng)一個(gè)弧段同時(shí)滿(mǎn)足以下條件時(shí)則其可以作為任務(wù)的可執(zhí)行弧段：1)弧段類(lèi)型與任務(wù)類(lèi)型相匹配；2)該弧段所屬衛(wèi)星與任務(wù)的衛(wèi)星相同或與任務(wù)衛(wèi)星之間存在星間鏈路；3)任務(wù)可執(zhí)行時(shí)間在弧段范圍內(nèi)；

3、s2.根據(jù)三個(gè)啟發(fā)式規(guī)則生成三個(gè)初始解，得到的解為調(diào)度方案，其中調(diào)度方案包括決定執(zhí)行的任務(wù)、任務(wù)的執(zhí)行弧段以及執(zhí)行時(shí)間；

4、s3.將三個(gè)初始解隨機(jī)輸入三個(gè)線(xiàn)程，對(duì)每個(gè)線(xiàn)程并行運(yùn)行alns；各線(xiàn)程運(yùn)行步驟如下：

5、s3.1.根據(jù)各算子的權(quán)重，按照輪盤(pán)賭選擇移除算子和插入算子；

6、s3.2.若不滿(mǎn)足激活頻繁模式挖掘方法的迭代機(jī)制1的條件時(shí)進(jìn)入s3.3，否則，基于頻繁模式挖掘方法輔助alns移除過(guò)程，所述基于頻繁模式挖掘方法的迭代機(jī)制1具體步驟如下：

7、s3.2.1.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將低質(zhì)量解集中每個(gè)每項(xiàng)為單個(gè)任務(wù)的部分解任務(wù)序列轉(zhuǎn)換成每項(xiàng)為兩個(gè)相鄰任務(wù)組成的序列；

8、s3.2.2.使用fp-growth算法挖掘頻繁模式，根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建fp樹(shù)，為了挖掘頻繁模式，算法會(huì)從葉節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷路徑，并生成條件模式樹(shù)，然后從這些路徑中挖掘出頻繁項(xiàng)集；

9、s3.2.3.將挖掘出的最大頻繁模式集從解中移除；

10、s3.3.使用移除算子對(duì)解進(jìn)行移除操作，刪除對(duì)應(yīng)的任務(wù)，清空低質(zhì)量解集；

11、s3.4.使用插入算子對(duì)解進(jìn)行修復(fù)，得到新解，包括對(duì)未調(diào)度的任務(wù)進(jìn)行排序，使用插入算法進(jìn)行依次插入；

12、s3.5.若新解的收益值大于當(dāng)前解，則接受；否則，按照模擬退火準(zhǔn)則決定是否接受新解；

13、s3.6.若得到的新解比最優(yōu)解更優(yōu)，則將其記錄到精英解中；若得到的新解的收益值比當(dāng)前解低1％以上時(shí)則被記錄到低質(zhì)量解中，其中精英解會(huì)在迭代過(guò)程中不斷替換更新；

14、s3.6.若滿(mǎn)足終止條件，則終止并輸出精英解集；否則，回到s3.1；

15、s4.若滿(mǎn)足終止條件，則終止；否則，迭代機(jī)制2啟動(dòng)；

16、s5.在滿(mǎn)足終止條件終止后，得到的解用于解決通信衛(wèi)星調(diào)度問(wèn)題，應(yīng)用于決定執(zhí)行的任務(wù)、任務(wù)的執(zhí)行弧段以及執(zhí)行時(shí)間。

17、進(jìn)一步地，任務(wù)數(shù)據(jù)包括任務(wù)數(shù)量不同的場(chǎng)景，所述場(chǎng)景中包含的每顆衛(wèi)星的任務(wù)數(shù)從50到150不等，以10為單位遞增，所有任務(wù)均根據(jù)實(shí)際情況隨機(jī)生成。

18、進(jìn)一步地，所述alns為經(jīng)過(guò)迭代機(jī)制輔助alns算法搜索過(guò)程。

19、進(jìn)一步地，所述alns包括算子自適應(yīng)層、鄰域算子、新解以及預(yù)設(shè)迭代模型處理過(guò)程。

20、進(jìn)一步地，所述預(yù)設(shè)迭代模型包括記錄低質(zhì)量解、擾動(dòng)條件判斷、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、挖掘頻繁模式、以及終止準(zhǔn)則判斷過(guò)程。

21、進(jìn)一步地，所述迭代機(jī)制2的具體步驟如下：s4.1.將三個(gè)線(xiàn)程輸出的精英解集合并進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，將精英解集中每個(gè)每項(xiàng)為單個(gè)任務(wù)的解序列轉(zhuǎn)換成每項(xiàng)為兩個(gè)相鄰任務(wù)組成的序列；

22、s4.2.使用fp-growth算法挖掘頻繁模式；根據(jù)數(shù)據(jù)集構(gòu)建fp樹(shù)，為了挖掘頻繁模式，會(huì)從葉節(jié)點(diǎn)開(kāi)始遍歷路徑，并生成條件模式樹(shù)，然后從這些路徑中挖掘出頻繁項(xiàng)集；

23、s4.3.根據(jù)挖掘出的最大頻繁模式集構(gòu)建兩個(gè)新解；首先插入頻繁模式中的任務(wù)，然后使用最優(yōu)解和從精英解集中隨機(jī)選擇的解分別指導(dǎo)插入過(guò)程得到兩個(gè)新解；

24、s4.4.得到的兩個(gè)新解與最優(yōu)解更新為初始解一起進(jìn)入下一輪并行alns，回到s3。

25、進(jìn)一步地，所述刪除對(duì)應(yīng)的任務(wù)，具體為按照移除算子對(duì)解中任務(wù)排序并依次移除直到達(dá)到指定數(shù)量。

26、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供一種面向大規(guī)模通信衛(wèi)星測(cè)控調(diào)度問(wèn)題的迭代自適應(yīng)大鄰域搜索的系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括多個(gè)功能模塊，所述功能模塊實(shí)現(xiàn)上述任一所述的方法。

27、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括：

28、至少一個(gè)處理器，以及與至少一個(gè)所述處理器通信連接的存儲(chǔ)器；

29、其中，所述存儲(chǔ)器存儲(chǔ)有可被至少一個(gè)所述處理器執(zhí)行的指令，所述指令被至少一個(gè)所述處理器執(zhí)行，以使至少一個(gè)所述處理器能夠執(zhí)行上述任一所述的方法。

30、根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令用于使所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行實(shí)現(xiàn)上述任一所述的方法。