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J-GLOBAL ID：202002223667409795   整理番号：20A1144379

収益不均等領域目標に向けた多衛星スケジューリング問題【JST・京大機械翻訳】

Multi-satellite scheduling problem for regional targets with uneven income

著者 (4件)： Yao Jingyu (合肥工業大学管理学院,安徽合肥230009;過程優化与智能决策教育部重点実験室,安徽合肥230009) ,  Jin Peng (合肥工業大学管理学院,安徽合肥230009;過程優化与智能决策教育部重点実験室,安徽合肥230009) ,  Zhu Waiming (合肥工業大学管理学院,安徽合肥230009;過程優化与智能决策教育部重点実験室,安徽合肥230009) ,  Hu Xiaoxuan (合肥工業大学管理学院,安徽合肥230009;過程優化与智能决策教育部重点実験室,安徽合肥230009)
資料名： Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu  (Xitong Gongcheng yu Dianzi Jishu)
巻： 42  号： 3  ページ： 638-645  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2068A  ISSN： 1001-506X  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： 複数星による地域目標の協同観測は工程応用における需要が日増しに複雑化し、目標領域内の観測目標の重要性が異なり、その対応する観測収益は異なる。如何に資源が有限である場合、観測方案を配置することは、観測総利益が最大となるのは解決すべき問題である。地域目標の内部観測収益の不均等な実際を考慮して、区域目標内部収益が時間可変の多星スケジューリング最適化モデルを作り、帯状動的分割方法(dynamicstripesegmentationmethod,DSSM)を設計した。重み優先戦略に基づく発見的アルゴリズム(weightprioritystrategyheuristic)を提案した。WPSH)とランダム近傍に基づく局所探索アルゴリズム(randomneighborhoodlocalsearch,RNLS)は、求解結果に対応する観測収益が最大となる。最後に,シミュレーション実験は,DSSMアルゴリズムが,並列分割アルゴリズムと比較して,約19%の利得増加と22%の被覆率改善を達成することを示した。RNLSアルゴリズムは,WPSHアルゴリズムと比較して,平均リフティング観測利得を約4.5%改善し,そして,解品質は,より安定である。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  *スケジューリング ,  利得 ,  被覆率 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 不均衡 ,  最適化モデル ,  発見的アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 収益 ,  不均等 ,  目標 ,  衛星 ,  スケジューリング