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傳統(tǒng)衛(wèi)星調(diào)度模型一般比較簡單，當問題規(guī)模較大、任務比較集中時，往往會出現(xiàn)任務之間相互排斥，任務收益較低等缺點。針對這個問題，提出一種基于改進煙花算法（IFWA）的密集任務成像衛(wèi)星調(diào)度方法。該方法在分析密集任務處理及成像衛(wèi)星觀測特點的基礎上，首先對任務進行合成約束分析，然后基于合成任務綜合考慮成像衛(wèi)星可觀測時間、任務間姿態(tài)調(diào)整時間、成像衛(wèi)星能量和容量等約束因素，建立基于任務合成的多星密集任務調(diào)度約束滿足問題（ CSP）模型，最后改進煙花算法對該模型進行求解，利用精英選擇策略在保證種群多樣性同時加快了算法的收斂，得到較優(yōu)的衛(wèi)星調(diào)度方案。仿真結果表明該模型相比沒有考慮任務合成因素，收益平均增加30%～35%，改進算法后效率上提升320/0~ 45qo，有效保證了調(diào)度方案的可行性和有效性。
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