求解任务分配问题的带有推荐功能的蚁群算法
随着高分辨率对地观测系统的发展,系统要观测的任务与资源的数量急剧增长,按照传统的多星规划的方法难以有效求解,在规划之前对任务进行预分配已成为重要趋势.为有效求解任务分配问题,提出了带有推荐功能的蚁群算法.通过构建蚁群算法引擎的算子规则库以及问题分类器,对问题进行分类,并基于引擎运行结果建立问题-算子知识库,为具体问题的求解提供算子推荐.另外,为提高该算法的求解性能,针对问题的三个优化目标设计了三种局部搜索策略,在蚁群算法迭代过程中根据解的迭代特性自适应地嵌入算法中执行.最后,设计了四种类型共16个不同规模的算例来验证方法的有效性,通过验证每类算例在不同规模下算子规则选择的一致性从侧面反映了算法推荐机制的合理性.
航天工程 对地观测系统 任务分配 蚁群算法 推荐功能
严珍珍 邢立宁 陈英武
国防科技大学 信息系统与管理学院管理系,湖南 长沙 410073
国内会议
武汉
中文
1-15
2012-11-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）