[论文解读] An adaptive Simulated Annealing-based satellite observation scheduling method combined with a dynamic task clustering strategy

Guohua Wu, Huilin Wang+5 more|arXiv (Cornell University)|Jan 14, 2014

Satellite Communication SystemsEngineering参考文献 32被引用 17

一句话总结

本文提出ASA-DTC，一种将自适应模拟退火算法与动态任务聚类相结合的卫星观测调度方法。通过动态分组观测任务，并结合自适应温度控制、避免禁忌列表重复访问以及混合邻域结构，ASA-DTC显著提升了调度效率，尤其在大规模或目标密集分布的情况下，其性能优于静态聚类方法的仿真结果。

ABSTRACT

Efficient scheduling is of great significance to rationally make use of scarce satellite resources. Task clustering has been demonstrated to realize an effective strategy to improve the efficiency of satellite scheduling. However, the previous task clustering strategy is static. That is, it is integrated into the scheduling in a two-phase manner rather than in a dynamic fashion, without expressing its full potential in improving the satellite scheduling performance. In this study, we present an adaptive Simulated Annealing based scheduling algorithm aggregated with a dynamic task clustering strategy (or ASA-DTC for short) for satellite observation scheduling problems (SOSPs). First, we develop a formal model for the scheduling of Earth observing satellites. Second, we analyze the related constraints involved in the observation task clustering process. Thirdly, we detail an implementation of the dynamic task clustering strategy and the adaptive Simulated Annealing algorithm. The adaptive Simulated Annealing algorithm is efficient, with the endowment of some sophisticated mechanisms, i.e. adaptive temperature control, tabu-list based revisiting avoidance mechanism, and intelligent combination of neighborhood structures. Finally, we report on experimental simulation studies to demonstrate the competitive performance of ASA-DTC. Moreover, we show that ASA-DTC is especially effective when SOSPs contain a large number of targets or these targets are densely distributed in a certain area.

研究动机与目标

• 通过引入动态聚类，解决静态任务聚类在卫星观测调度中的低效问题。
• 在复杂约束和高任务量条件下，提升地球观测卫星的调度性能。
• 开发一种具备智能机制的自适应模拟退火算法，以增强收敛性和解的质量。
• 通过将动态任务分组与元启发式搜索相结合，优化卫星调度中的资源利用率。
• 在大规模及目标密集分布的观测任务上，验证所提方法的优越性能。

提出的方法

• 建立数学模型形式化卫星观测调度问题，以捕捉轨道动力学、任务约束和资源可用性。
• 提出一种动态任务聚类策略，在优化过程中根据空间和时间接近度对观测任务进行分组，而非预先确定。
• 实现一种具有动态温度降低机制的自适应模拟退火算法，以平衡探索与开发。
• 引入禁忌列表机制，防止重复访问先前探索过的解，从而提升搜索效率。
• 智能地结合多种邻域结构，以增强局部搜索效果和解的多样性。
• 在模拟退火框架内集成动态聚类，使任务分组能在优化过程中实时自适应调整。

实验结果

研究问题

• RQ1 与静态聚类相比，动态任务聚类在提升卫星调度效率方面表现如何？
• RQ2 具备智能机制的自适应模拟退火算法是否能优于标准SA求解复杂卫星调度问题？
• RQ3 在调度大量观测任务时，动态聚类对解质量有何影响？
• RQ4 当观测目标在空间上分布密集时，所提方法表现如何？
• RQ5 自适应温度控制与禁忌列表机制的集成在多大程度上提升了收敛性和解质量？

主要发现

• 与传统静态聚类方法相比，ASA-DTC在复杂场景下显著提升了调度性能。
• 动态任务聚类策略通过在优化过程中更有效地分组空间和时间上接近的任务，提升了解的质量。
• 结合温度控制与禁忌列表机制的自适应模拟退火算法，减少了冗余搜索并加速了收敛。
• ASA-DTC在调度大量目标或目标在特定区域密集分布时表现出更优性能。
• 仿真结果证实，将动态聚类与自适应SA相结合，可生成质量更高的调度方案，并提升资源利用率。