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J-GLOBAL ID：201702276765619895   整理番号：17A1786380

貪欲探索アルゴリズムの衛星スケジューリングへの応用【JST・京大機械翻訳】

Application of greedy search algorithm in satellite scheduling

著者 (5件)： Dan Guohou (中国科学技術大学管理学院,合肥,230026) ,  Liu Jian (淮河流域水資源保護局淮河水資源保護科学研究所,安徽蚌埠,230000) ,  Shui Yan (淮河流域水資源保護局淮河水資源保護科学研究所,安徽蚌埠,230000) ,  Li Lihua (淮河流域水資源保護局淮河水資源保護科学研究所,安徽蚌埠,230000) ,  Yu Guangye (淮河流域水資源保護局淮河水資源保護科学研究所,安徽蚌埠,230000)
資料名： Jisuanji Yingyong  (Jisuanji Yingyong)
巻： 37  号： 6  ページ： 1814-1819  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2535A  ISSN： 1001-9081  CODEN： JYIIDU  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 天気予報による遅延雲の衛星観測による観測画像の品質と観測収益の問題に対して、リアルタイム雲層を獲得する数学モデルを提案し、これに基づいてリアルタイム変換雲層を考慮した敏捷観測衛星(AEOS)のスケジューリングモデルを構築した。貪欲探索アルゴリズム(GSA)は局所最適化の特性を有するため、衛星観測の雲層と限られた貯蔵資源などの制約を十分に考慮することができ、GSAの衛星スケジューリング問題における応用を研究した。まず、GSAは観測任務の雲層のオクルージョンを優先的に考慮し、雲の遮蔽の大きさによって、観測任務の画質を計算し、その順序を観測する任務を選択する。次に,タスクのサイズ,カットオフ時間,および衛星のストレージ資源制約を組み合わせて,観測報酬を最大化することができるタスクを選択する。最後に,観測とタスク転送を行った。シミュレーション実験により,タスク数が100の場合に,GSAを用いた衛星スケジューリングのタスク利得は,衛星スケジューリングの動的計画法(DPA)により得られたタスクの利益よりも14.82%高いことを示した。局所的探索アルゴリズム(LSA)によって得られたタスク利得は,10.32%増加し,そして,同じ条件の下で,GSAによって得られた観測画像の品質は,他の2つの方法によって得られたものより,より高かった。実験結果により、GSAは実際の衛星スケジューリングにおいて、画像の観測品質とタスク観測の収益を有効に向上させることができることが明らかになった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 画質 ,  画像 ,  オクルージョン ,  動的計画法 ,  天気予報 ,  数学モデル ,  品質 ,  シミュレーション ,  *スケジューリング ,  利得 ,  雲層
準シソーラス用語： 資源制約 ,  実時間 ,  衛星観測 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： satellite scheduling ,  Greedy Search Algorithm (GSA) ,  nearly real-time cloud ,  task profit ,  image quality

分類 (1件)： 天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 探索アルゴリズム ,  衛星 ,  スケジューリング ,  応用