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成像衛星學習型雙層任務規劃理論及應用 版權信息
- ISBN：9787302648857
- 條形碼：9787302648857 ; 978-7-302-64885-7
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
成像衛星學習型雙層任務規劃理論及應用 本書特色
本書深入淺出為讀者介紹成像衛星任務規劃問題，盡量用易于理解的方式展現研究工作和相關內容，具有較強的可讀性。
成像衛星學習型雙層任務規劃理論及應用 內容簡介
本專著的內容分為四大部分，**部分為緒論，介紹各類成像衛星任務規劃問題的基本特點、目前的發展現狀、引出本文的具體內容；第二部分為方法論，介紹集成強化學習與運籌學的兩階段問題求解框架、流程、原理等，界定各部分具體模型方法的邊界；第三部分為基于數學規劃模型和確定性算法的任務調度問題研究、基于有限馬爾可夫決策模型和強化學習算法的任務分配問題研究，為具體模型方法的理論推導、證明、設計等內容；第四部分為基于某型號衛星的實例研究。本專著的特色是深入淺出為讀者介紹成像衛星任務規劃問題，盡量用易于理解的方式展現研究工作和相關內容，面向的讀者群體主要包括：運籌學相關方向的本科生和研究生、高校相關專業的教師、相關科研機構的研究人員、工業部門相關領域的技術人員、對該問題感興趣的所有讀者。
成像衛星學習型雙層任務規劃理論及應用 目錄
第1章 引言 1
1.1 成像衛星 1
1.1.1 基本分類 2
1.1.2 發展方向與挑戰 3
1.2 成像衛星任務規劃 5
1.3 研究動機與意義 9
1.4 本書特色與創新點 12
1.5 本書內容框架 14 第2章 成像衛星任務規劃系統設計 15
2.1 術語解釋 15
2.2 國外典型系統研究現狀 17
2.3 系統需求分析 20
2.3.1 運控流程分析 20
2.3.2 協作關系分析 22
2.3.3 業務邏輯分析 23
2.3.4 功能結構設計 25
2.4 系統設計理念 26
2.4.1 整體設計思路 26
2.4.2 系統設計原則 27
2.5 系統 UML建模 28
2.5.1 用例模型設計 28
2.5.2 結構對象設計 31
2.5.3 行為對象設計 34
2.6 本章小結 37 第3章 成像衛星任務規劃問題分析與雙層優化模型建立 38
3.1 成像衛星任務規劃問題 38
3.1.1 問題定義 38
3.1.2 基本假設 40
3.2 成像衛星任務規劃問題研究現狀 41
3.2.1 專家系統模型 41
3.2.2 一般整數規劃模型 42
3.2.3 經典規劃問題模型 43
3.2.4 約束滿足問題模型 44
3.3 成像衛星任務規劃問題基本要素 44
3.3.1 輸入參數 44
3.3.2 輸出參數 46
3.3.3 目標函數 46
3.3.4 約束條件 48
3.4 問題分解與雙層組合優化框架 50
3.4.1 問題分解 50
3.4.2 成像衛星任務調度問題定義 51
3.4.3 成像衛星任務分配問題定義 52
3.4.4 雙層組合優化框架 53
3.5 學習型雙層任務規劃模型及求解思路 54
3.5.1 任務調度的數學規劃模型 54
3.5.2 任務分配的 MDP模型 57
3.5.3 學習型集成求解思路 61
3.6 本章小結 63 第4章 基于確定性算法的成像衛星任務調度問題研究 65
4.1 成像衛星任務調度算法研究現狀 65
4.2 約束分析與約束檢查 69
4.2.1 相關概念定義 70
4.2.2 成像質量約束分析 71
4.2.3 姿態轉換時間約束分析 72
4.2.4 基于時間線推進機制的約束檢查算法 72
4.3 基于剩余任務密度的啟發式算法 75
4.3.1 求解思路 75
4.3.2 構造啟發式函數設計 77
4.3.3 *優性證明 79
4.3.4 復雜度分析 81
4.3.5 算法優勢與局限性 82
4.4 基于任務排序的動態規劃算法 82
4.4.1 多階段決策模型 83
4.4.2 主要計算過程 86
4.4.3 *優性證明 87
4.4.4 復雜度分析 88
4.4.5 算法優勢與局限性 89
4.5 仿真實驗 90
4.5.1 實驗場景設計 90
4.5.2 實驗結果及分析 94
4.6 本章小結 98 第5章 基于強化學習的成像衛星任務分配問題研究 100
5.1 相關研究現狀 100
5.1.1 任務分配模型與算法 100
5.1.2 機器學習應用于組合優化 102
5.2 面向任務分配問題的 MDP模型 105
5.2.1 邏輯結構 105
5.2.2 動作空間 106
5.2.3 狀態空間 108
5.2.4 短期回報 110
5.2.5 價值函數 110
5.3 求解任務分配問題的改進深度 Q學習算法 116
5.3.1 求解框架 117
5.3.2 剪枝策略 119
5.3.3 復雜度分析 120
5.4 仿真實驗 121
5.4.1 任務分配算法性能分析 122
5.4.2 集成算法性能分析 135
5.5 本章小結 143 第6章 “高景一號”成像衛星任務規劃應用研究 145
6.1 “高景一號”任務規劃問題背景 145
6.1.1 “高景一號”基本情況 145
6.1.2 “高景一號”運控系統 148
6.2 系統設計 155
6.2.1 外部接口設計 155
6.2.2 內部接口設計 157
6.2.3 數據結構設計 158
6.3 問題建模與求解 160
6.3.1 雙層優化模型 160
6.3.2 學習型規劃算法 163
6.4 仿真實驗 164
6.4.1 實驗場景 164
6.4.2 單星規劃實驗結果 167
6.4.3 多星協同實驗結果 170
6.5 本章小結 172
第7章 總結與展望 174
7.1 總結 174
7.2 展望 176 參考文獻 178 附錄 A 符號說明 191 附錄 B 縮寫詞列表 193
1.1 成像衛星 1
1.1.1 基本分類 2
1.1.2 發展方向與挑戰 3
1.2 成像衛星任務規劃 5
1.3 研究動機與意義 9
1.4 本書特色與創新點 12
1.5 本書內容框架 14 第2章 成像衛星任務規劃系統設計 15
2.1 術語解釋 15
2.2 國外典型系統研究現狀 17
2.3 系統需求分析 20
2.3.1 運控流程分析 20
2.3.2 協作關系分析 22
2.3.3 業務邏輯分析 23
2.3.4 功能結構設計 25
2.4 系統設計理念 26
2.4.1 整體設計思路 26
2.4.2 系統設計原則 27
2.5 系統 UML建模 28
2.5.1 用例模型設計 28
2.5.2 結構對象設計 31
2.5.3 行為對象設計 34
2.6 本章小結 37 第3章 成像衛星任務規劃問題分析與雙層優化模型建立 38
3.1 成像衛星任務規劃問題 38
3.1.1 問題定義 38
3.1.2 基本假設 40
3.2 成像衛星任務規劃問題研究現狀 41
3.2.1 專家系統模型 41
3.2.2 一般整數規劃模型 42
3.2.3 經典規劃問題模型 43
3.2.4 約束滿足問題模型 44
3.3 成像衛星任務規劃問題基本要素 44
3.3.1 輸入參數 44
3.3.2 輸出參數 46
3.3.3 目標函數 46
3.3.4 約束條件 48
3.4 問題分解與雙層組合優化框架 50
3.4.1 問題分解 50
3.4.2 成像衛星任務調度問題定義 51
3.4.3 成像衛星任務分配問題定義 52
3.4.4 雙層組合優化框架 53
3.5 學習型雙層任務規劃模型及求解思路 54
3.5.1 任務調度的數學規劃模型 54
3.5.2 任務分配的 MDP模型 57
3.5.3 學習型集成求解思路 61
3.6 本章小結 63 第4章 基于確定性算法的成像衛星任務調度問題研究 65
4.1 成像衛星任務調度算法研究現狀 65
4.2 約束分析與約束檢查 69
4.2.1 相關概念定義 70
4.2.2 成像質量約束分析 71
4.2.3 姿態轉換時間約束分析 72
4.2.4 基于時間線推進機制的約束檢查算法 72
4.3 基于剩余任務密度的啟發式算法 75
4.3.1 求解思路 75
4.3.2 構造啟發式函數設計 77
4.3.3 *優性證明 79
4.3.4 復雜度分析 81
4.3.5 算法優勢與局限性 82
4.4 基于任務排序的動態規劃算法 82
4.4.1 多階段決策模型 83
4.4.2 主要計算過程 86
4.4.3 *優性證明 87
4.4.4 復雜度分析 88
4.4.5 算法優勢與局限性 89
4.5 仿真實驗 90
4.5.1 實驗場景設計 90
4.5.2 實驗結果及分析 94
4.6 本章小結 98 第5章 基于強化學習的成像衛星任務分配問題研究 100
5.1 相關研究現狀 100
5.1.1 任務分配模型與算法 100
5.1.2 機器學習應用于組合優化 102
5.2 面向任務分配問題的 MDP模型 105
5.2.1 邏輯結構 105
5.2.2 動作空間 106
5.2.3 狀態空間 108
5.2.4 短期回報 110
5.2.5 價值函數 110
5.3 求解任務分配問題的改進深度 Q學習算法 116
5.3.1 求解框架 117
5.3.2 剪枝策略 119
5.3.3 復雜度分析 120
5.4 仿真實驗 121
5.4.1 任務分配算法性能分析 122
5.4.2 集成算法性能分析 135
5.5 本章小結 143 第6章 “高景一號”成像衛星任務規劃應用研究 145
6.1 “高景一號”任務規劃問題背景 145
6.1.1 “高景一號”基本情況 145
6.1.2 “高景一號”運控系統 148
6.2 系統設計 155
6.2.1 外部接口設計 155
6.2.2 內部接口設計 157
6.2.3 數據結構設計 158
6.3 問題建模與求解 160
6.3.1 雙層優化模型 160
6.3.2 學習型規劃算法 163
6.4 仿真實驗 164
6.4.1 實驗場景 164
6.4.2 單星規劃實驗結果 167
6.4.3 多星協同實驗結果 170
6.5 本章小結 172
第7章 總結與展望 174
7.1 總結 174
7.2 展望 176 參考文獻 178 附錄 A 符號說明 191 附錄 B 縮寫詞列表 193
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成像衛星學習型雙層任務規劃理論及應用 作者簡介
何永明，男，1992年出生，湖南株洲人，國防科技大學博士學位、加拿大阿爾伯塔大學訪問學者，現為國防科技大學系統工程學院校聘副教授、國防科技大學第三批高層次人才青年英才培養對象。獲2019年度全軍優秀碩士學位論文、中國仿真學會自然科學一等獎1項、湖南省自然科學二等獎1項。主持國家、軍隊級項目2項，參與各類工程項目20余項，授權專利12項，SCI、EI檢索學術論文10余篇，其中1篇入選ESI前1%。
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