云层覆盖不确定性下的蒙特卡洛树搜索卫星调度
人工智能
2024-06-03 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在动态环境中高效利用卫星资源仍然是卫星调度中的一个难题。本文针对多卫星收集调度问题（m-SatCSP），旨在云层覆盖等不确定条件下优化卫星星座的任务调度。利用蒙特卡洛树搜索（MCTS）这一随机搜索算法，我们探索了两种版本的MCTS来有效调度卫星。进行了超参数调优以优化算法性能。实验结果表明，MCTS方法在解质量和效率方面均优于现有方法。与其他调度算法的对比分析展示了其竞争性能，使MCTS成为动态环境中卫星任务调度的一种有前景的解决方案。
引用
@article{arxiv.2405.20951,
title = {Monte Carlo Tree Search Satellite Scheduling Under Cloud Cover Uncertainty},
author = {Justin Norman and Francois Rivest},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.20951},
year = {2024}
}
备注
11 pages, 4 figures