【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃，具體涉及一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星(以下簡(jiǎn)稱衛(wèi)星)利用星載成像傳感器觀測(cè)地球表面以獲取圖像信息，由于其具有觀測(cè)范圍廣、不受地理?xiàng)l件和國(guó)界限制等獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，在軍事偵察、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和應(yīng)急救災(zāi)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。隨著衛(wèi)星資源數(shù)量增加，用戶成像需求也在急劇擴(kuò)大，呈現(xiàn)出“超額訂購(gòu)”的現(xiàn)象，亟需提升多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃能力，充分發(fā)揮衛(wèi)星服務(wù)能力完成更多的成像需求。
2、多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃是以滿足用戶需求為目標(biāo)，依據(jù)多星觀測(cè)能力和協(xié)同能力對(duì)成像任務(wù)進(jìn)行優(yōu)化排程，將任務(wù)合理的分配至各顆衛(wèi)星，并確定衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)間的過程。目前研究主要集中于精確算法和啟發(fā)式算法。精確算法雖然能夠得到問題的最優(yōu)解，但只適用于小規(guī)模實(shí)例的優(yōu)化計(jì)算。基于迭代優(yōu)化的元啟發(fā)式算法能夠獲得較優(yōu)解，但迭代優(yōu)化需要耗費(fèi)大量的計(jì)算時(shí)間，而構(gòu)造啟發(fā)式算法能夠快速計(jì)算可行解，但解的質(zhì)量難以保證。
3、隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能技術(shù)已成功應(yīng)用于多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃問題，現(xiàn)有算法大多采用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)和啟發(fā)式算法相結(jié)合的方式，雖然能夠提高算法的性能，但仍需大量迭代優(yōu)化時(shí)間，無(wú)法以端到端的方式求解此類問題，難以提高多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃效率。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、(一)解決的技術(shù)問題
2、針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本專利技術(shù)提供了一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法及系統(tǒng)，解決了多星協(xié)同任務(wù)規(guī)劃方法效率低的技術(shù)問題。
3、(二)技術(shù)方案
4、為
5、第一方面，本專利技術(shù)提供一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，包括：
6、獲取任務(wù)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，確定任務(wù)的所有觀測(cè)窗口；
7、以任務(wù)的所有觀測(cè)窗口作為輸入序列，通過預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型對(duì)輸入序列進(jìn)行處理，得到衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方案；
8、其中，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型包括嵌入層、編碼器和解碼器：
9、嵌入層用于將輸入序列從低維特征映射到高維特征，得到嵌入矩陣；
10、編碼器用于對(duì)嵌入矩陣進(jìn)行雙向編碼，得到輸出向量、隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)；
11、解碼器用于依據(jù)編碼器的輸出向量，隱藏狀態(tài)、細(xì)胞狀態(tài)、輸入序列和嵌入矩陣，通過lstm和注意力機(jī)制進(jìn)行節(jié)點(diǎn)選擇，得到任務(wù)規(guī)劃方案。
12、優(yōu)選的，所述輸入序列為x＝{x1,x2,...,x|tw|}，輸入序列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的元素集合定義為
13、其中，ti表示第i個(gè)任務(wù)；sj表示第j顆衛(wèi)星；表示第j顆衛(wèi)星對(duì)第i個(gè)任務(wù)的觀測(cè)開始時(shí)間，表示第j顆衛(wèi)星對(duì)第i個(gè)任務(wù)的觀測(cè)結(jié)束時(shí)間；vi表示第i個(gè)任務(wù)的收益；|twi|表示當(dāng)前觀測(cè)窗口對(duì)應(yīng)任務(wù)ti的觀測(cè)窗口數(shù)量；表示當(dāng)前觀測(cè)窗口的沖突觀測(cè)窗口數(shù)量；qj表示第j顆衛(wèi)星的最大存儲(chǔ)容量；表示第j顆衛(wèi)星連續(xù)執(zhí)行任務(wù)ti和任務(wù)ti′所需的轉(zhuǎn)換時(shí)間。
14、優(yōu)選的，所述編碼器使用bi-lstm對(duì)嵌入矩陣進(jìn)行雙向編碼，具體包括：
15、對(duì)于正向編碼，獲得(on,hn,cn)，
16、
17、其中，on是正向編碼的輸出向量，hn和cn是正向編碼最后一個(gè)時(shí)間步驟的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)；
18、對(duì)于反向編碼，獲得
19、
20、其中，是反向編碼的輸出向量，和是反向編碼最后一個(gè)時(shí)間步驟的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)；
21、將正反兩個(gè)方向的數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接融合，獲得編碼器的輸出信息
22、其中是輸出向量，h和c是bi-lstm最后一個(gè)時(shí)間步驟的隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)。
23、優(yōu)選的，所述解碼器的具體解碼過程具體包括：
24、s21、令選擇的節(jié)點(diǎn)集合依據(jù)輸入序列生成mask向量；包括：
25、mask矩陣的長(zhǎng)度與輸入序列節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度相等，初始時(shí)將所有節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)mask值設(shè)為1；
26、s22、基于式(1)-(4)對(duì)mask向量進(jìn)行更新；
27、在一個(gè)節(jié)點(diǎn)被選擇后，將其對(duì)應(yīng)mask值更新為0，同時(shí)依據(jù)輸入序列中對(duì)應(yīng)mask值為1的節(jié)點(diǎn)集合，判斷是否滿足約束(1)-(4)，如果不滿足，則將該節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)mask值更新為0；如果mask向量中所有節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)值全為0，則解碼完成；
28、
29、其中，
30、式(1)表示若任務(wù)ti被第j衛(wèi)星觀測(cè)，則否則
31、式(2)表示每個(gè)任務(wù)最多被觀測(cè)一次；
32、式(3)表示一顆衛(wèi)星連續(xù)觀測(cè)兩個(gè)任務(wù)必須具有一定的轉(zhuǎn)換時(shí)間；
33、式(4)表示每顆衛(wèi)星在觀測(cè)任務(wù)的過程中存儲(chǔ)量不能超過其最大存儲(chǔ)容量；
34、s23、如果mask向量全為0則執(zhí)行步驟s28，否則執(zhí)行步驟s24；
35、s24、利用輸出節(jié)點(diǎn)yt對(duì)應(yīng)的嵌入層輸出上一時(shí)間步驟t-1時(shí)的隱藏狀態(tài)ht-1和細(xì)胞狀態(tài)ct-1計(jì)算得到當(dāng)前時(shí)間步驟t時(shí)的隱藏狀態(tài)ht和細(xì)胞狀態(tài)ct；
36、
37、s25、通過加法注意力機(jī)制計(jì)算對(duì)齊向量，再依據(jù)對(duì)齊向量對(duì)編碼器的輸出矩陣進(jìn)行加權(quán)累加得到注意力分布gct：
38、
39、式中，vg和wg為可訓(xùn)練參數(shù)；
40、s26、利用注意力機(jī)制獲得輸入序列中所有節(jié)點(diǎn)的選擇概率p(yt+1|yt,x)：
41、
42、式中，yt為當(dāng)前已選擇的輸出節(jié)點(diǎn)集合，yt+1為下一時(shí)刻可能選擇的輸出節(jié)點(diǎn)；
43、s27、依據(jù)p(yt+1|yt,x)選擇輸出節(jié)點(diǎn)yt+1，令y＝y(tǒng)∪{yt+1}，返回步驟s22；
44、s28、輸出選擇的節(jié)點(diǎn)集合y作為任務(wù)規(guī)劃方案。
45、優(yōu)選的，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型通過actor?critic算法訓(xùn)練優(yōu)化。
46、第二方面，本專利技術(shù)提供一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，包括：
47、數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取任務(wù)數(shù)據(jù)和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，確定任務(wù)的所有觀測(cè)窗口；
48、任務(wù)規(guī)劃模塊，用于以任務(wù)的所有觀測(cè)窗口作為輸入序列，通過預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型對(duì)輸入序列進(jìn)行處理，得到衛(wèi)星任務(wù)規(guī)劃方案；
49、其中，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型包括嵌入層、編碼器和解碼器：
50、嵌入層用于將輸入序列從低維特征映射到高維特征，得到嵌入矩陣；
51、編碼器用于對(duì)嵌入矩陣進(jìn)行雙向編碼，得到輸出向量、隱藏狀態(tài)和細(xì)胞狀態(tài)；
52、解碼器用于依據(jù)編碼器的輸出向量，隱藏狀態(tài)、細(xì)胞狀態(tài)、輸入序列和嵌入矩陣，通過lstm和注意力機(jī)制進(jìn)行節(jié)點(diǎn)選擇，得到任務(wù)規(guī)劃方案。
53、優(yōu)選的，所述解碼器的具體解碼過程具體包括：
54、s21、令選擇的節(jié)點(diǎn)集合依據(jù)輸入序列生成mask向量；包括：
55、mask矩陣的長(zhǎng)度與輸入序列節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度相等，初始時(shí)將所有節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)mask值設(shè)為1；
56、s22、基于式(1)-(本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述輸入序列為X＝{x1,x2,...,x|TW|}，輸入序列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的元素集合定義為
3.如權(quán)利要求1所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述編碼器使用Bi-LSTM對(duì)嵌入矩陣進(jìn)行雙向編碼，具體包括：
4.如權(quán)利要求1～3任一所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述解碼器的具體解碼過程具體包括：
5.如權(quán)利要求1～3任一所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型通過Actor?Critic算法訓(xùn)練優(yōu)化。
6.一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，包括：
7.如權(quán)利要求6所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述解碼器的具體解碼過程具體包括：
8.如權(quán)利要求6或7所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃系統(tǒng)，其特征在于，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型通過Actor?Critic算法訓(xùn)練優(yōu)化。
9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其存
10.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，包括：
2.如權(quán)利要求1所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述輸入序列為x＝{x1,x2,...,x|tw|}，輸入序列中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的元素集合定義為
3.如權(quán)利要求1所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述編碼器使用bi-lstm對(duì)嵌入矩陣進(jìn)行雙向編碼，具體包括：
4.如權(quán)利要求1～3任一所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述解碼器的具體解碼過程具體包括：
5.如權(quán)利要求1～3任一所述的多星協(xié)同智能任務(wù)規(guī)劃方法，其特征在于，所述預(yù)先構(gòu)建的任務(wù)規(guī)劃模型通過acto...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：胡笑旋，朱運(yùn)豆，韓曉磊，劉書豪，孫海權(quán)，孫逢林，肖凡，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：合肥工業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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