AstroQ：自动化 cadenced 天文观测调度

天文学依赖大量时域观测。为了最大化此类观测的科学产出，天文学家必须仔细将观测节奏匹配到感兴趣的现象。这为拥有多个大型项目、每个项目都有不同节奏需求的天文台带来了显著的调度挑战。为此，我们开发了 AstroQ，一个用于调度 cadenced 观测的自动化框架。我们在 Keck 天文台的一个 Doppler 系外行星项目系列测试中测试了该框架，其中算法为 KPF-Community Cadence 项目提供动力。作为参考，AstroQ 能够在 5 分钟时间分辨率下，确定 3680 项 200 个目标的可证明最优排序，这些目标各自都有自己的节奏需求和可达性约束。如此规模的日程安排可在现代工作站上用约 120 秒构建，从而支持由于天气变化、目标-of-opportunity 中断等需求而进行动态重新调度。AstroQ 相对于手动调度的关键优势在于对项目完成情况的真实预测、人力节省以及消除在平衡多个项目时的人为偏见。AstroQ 是开源的，可应用于天文学及更广泛领域的其他调度需求。