摘要：针对微波/光混合链路中继卫星系统多资源约束下的多目标综合调度问题,分析了微波与激光混合链路的主要特点和影响因素,建立了混合链路资源调度多目标约束规划模型;将小生境技术引入遗传算法,并设计了基于精英保留的选择机制和自适应的交叉、变异算子,提出了一种改进的小生境遗传算法对模型进行求解。所提算法可有效避免遗传算法局部优化能力差及容易陷入局部最优等缺陷,同时能够防止最优解的丢失,解决了混合链路多资源约束下的多目标综合调度问题。仿真结果表明,相对与传统的遗传算法,本文算法在保持种群多样性和求解全局最优解方面具有优势,有效解决微波/激光混合链路中继卫星系统的多目标综合调度问题。

摘要：针对未来数据中继卫星系统中微波与激光链路并存的发展趋势,研究了具有微波和激光混合链路的中继卫星系统资源调度问题。以可见时间窗口、任务优先级、终端功耗为约束条件,建立了微波/光混合链路中继卫星系统资源调度(ML-DRSSP)的多目标约束规划模型;通过设计自适应交叉、变异算子和基于精英保留的选择算子,改进了非支配排序遗传算法(MNSGA-Ⅱ)并对模型求解。以1颗中继星、4颗用户星、3种资源终端和不同任务规模为条件建立了仿真场景。仿真结果表明该算法在保持解多样性的同时使非劣解集尽可能接近问题的Pareto最优解集,因而能够有效解决具有多任务、多类型天线的ML-DRSSP。