時間依賴型敏捷衛(wèi)星調(diào)度模型及方法：航天資源規(guī)劃與調(diào)度

定　價：￥49.00

作　者：	彭觀勝，邢立寧著
出版社：	清華大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787302616481	出版時間：	2022-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	148	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　隨著光學敏捷衛(wèi)星的應用和發(fā)展，航天偵察需求日益增多，如何利用有限的衛(wèi)星資源，提高衛(wèi)星任務規(guī)劃的效能，已經(jīng)成為了一個亟待解決的重要問題。本書圍繞考慮時間依賴特性的敏捷衛(wèi)星調(diào)度問題展開了深入的研究，內(nèi)容包括：第一章進行了背景闡述與文獻綜述。第二章建立了敏捷衛(wèi)星調(diào)度問題的數(shù)學模型。第三章提出了基于迭代局部搜索的啟發(fā)式求解算法。第四章設計了基于分支定價的精確求解算法。第五章開展了敏捷衛(wèi)星調(diào)度算法的數(shù)值對比實驗。第六章總結了全文。主要特色和創(chuàng)新點： 1. 建模分析了敏捷衛(wèi)星調(diào)度的時間依賴特性，驗證其內(nèi)在屬性。 2. 針對時間依賴轉(zhuǎn)換時間特性，提出了具備快速可行性檢驗和全局松弛的啟發(fā)式算法，性能超越最新算法，提出了分支定價割平面精確算法，求解質(zhì)量有理論保證。 3. 針對時間依賴收益特性，提出了嵌入雙向動態(tài)規(guī)劃的啟發(fā)式算法，能快速準確地評估和優(yōu)化解的收益，提出了分支定價算法，能精確求解一類特殊的資源約束最短路問題。讀者對象：從事航天調(diào)度業(yè)務的技術員，高校與科研院所的研究員。

作者簡介

　　彭觀勝，于2020年獲國防科技大學管理科學與工程專業(yè)博士學位，于2017-2019年比利時荷語魯汶大學聯(lián)合培養(yǎng)，主要研究方向為運籌優(yōu)化、整數(shù)規(guī)劃、智能優(yōu)化算法等。以第一作者發(fā)表SCI論文5篇，EI論文1篇，成果發(fā)表在運籌與管理權威期刊Computers and Operations Research和系統(tǒng)科學領域權威期刊IEEE Transaction on SMC。

圖書目錄

目錄

第 1 章緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 研究現(xiàn)狀 4
1.2.1 敏捷衛(wèi)星調(diào)度問題 4
1.2.2 分支定價算法 8
1.3 本書研究內(nèi)容 11
1.4 本書主要框架 13
第 2 章時間依賴型敏捷衛(wèi)星調(diào)度問題 16
2.1 時間依賴轉(zhuǎn)換時間型調(diào)度問題描述與建模 16
2.1.1 問題描述 16
2.1.2 問題建模 18
2.1.3 時間依賴轉(zhuǎn)換時間建模 20
2.1.4 最小轉(zhuǎn)換時間預處理算法 24
2.2 時間依賴收益型調(diào)度問題描述與建模 27
2.2.1 問題描述 27
2.2.2 問題建模 28
2.3 本章小結 31
第 3 章基于迭代局部搜索的啟發(fā)式算法 33
3.1 求解時間依賴轉(zhuǎn)換時間型調(diào)度問題 33
3.1.1 算法基本框架 33
3.1.2 插入算子 36
3.1.3 擾動算子 40
3.2 求解時間依賴收益型調(diào)度問題 41
3.2.1 求解思路與算法框架 41
3.2.2 雙向動態(tài)規(guī)劃評估 42
3.3 本章小結 48
第 4 章基于分支定價的精確算法 49
4.1 求解時間依賴轉(zhuǎn)換時間型調(diào)度問題 49
4.1.1 基于 Danzig-Wolfe 分解的數(shù)學模型 50
4.1.2 定價子問題的求解 52
4.1.3 主問題求解 66
4.1.4 割平面設計 72
4.1.5 分支定價割平面算法框架 76
4.2 求解時間依賴收益型調(diào)度問題 78
4.2.1 基于 Dantzig-Wolfe 分解的數(shù)學模型 78
4.2.2 定價子問題基本求解算法 79
4.2.3 定價子問題算法改進 82
4.2.4 定價子問題算法框架 90
4.2.5 分支定價算法框架 91
4.3 本章小結 91
第 5 章實驗結果及分析 93
5.1 算例介紹 93
5.2 時間依賴轉(zhuǎn)換時間型調(diào)度問題結果 94
5.2.1 評估啟發(fā)式算法 95
5.2.2 評估精確算法 99
5.2.3 啟發(fā)式與精確算法的比較 105
5.2.4 TOPTW 標準算例結果 106
5.3 時間依賴收益型調(diào)度問題結果 110
5.3.1 評估啟發(fā)式算法 110
5.3.2 評估精確算法 113
5.3.3 啟發(fā)式與精確算法的比較 116
5.4 本章小結 119
第 6 章結論與展望 121
6.1 本書工作總結 121
6.2 進一步的研究 124
參考文獻 126
附錄 A 縮寫詞列表 132