考虑请求拆分的卫星图像数据下行调度问题的自适应双目标优化算法
计算机视觉与模式识别
2022-07-04 v1
摘要
卫星图像数据下行调度问题(SIDSP)在传统卫星相关文献中已被充分研究。随着近期卫星技术的发展,现代卫星的SIDSP变得更为复杂,增添了新维度的复杂性及有效利用卫星的额外机遇。本文引入动态两阶段卫星图像数据下行调度问题(D-SIDSP),其以动态方式结合图像数据分割与图像数据下行两个相互关联的操作,从而提供额外的建模灵活性与更新能力。D-SIDSP被表述为优化图像数据传输率与服务均衡度的双目标问题。利用自适应大邻域搜索算法(ALNS)与非支配排序遗传算法II(NSGA-II)的力量,开发了一种自适应双目标模因算法ALNS+NSGA-II以求解D-SIDSP。文中还给出了使用基准实例开展的大量计算实验结果。我们的实验结果表明,算法ALNS+NSGA-II是更高效求解D-SIDSP的可行替代方案,并基于多种性能指标展现出优越结果。本文还为D-SIDSP提供了新的基准实例,可供该主题未来研究使用。
引用
@article{arxiv.2207.00168,
title = {An adaptive bi-objective optimization algorithm for the satellite image data downlink scheduling problem considering request split},
author = {Zhongxiang Chang and Abraham P. Punnen and Zhongbao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00168},
year = {2022}
}