知识迁移遗传规划算法

加速多目标收敛

面向多目标动态敏捷卫星调度，通过知识迁移初始化加速启发式规则演化，摆脱对人工设计经验的依赖。

Wei, Luona · Chen, Ming · Lining, Xing · Wan, Qian · Song, Yanjie · 陈宇宁 · 陈英武

Swarm and Evolutionary Computation 2024

技术优势

自动设计规则

无需依赖专家知识手工设计启发式，遗传规划自动演化出高质量调度规则。

收敛更快

知识迁移机制利用已训练源问题的非支配解特征，引导目标问题的初始化，加速收敛。

实时可调度

基于启发式的仿真考虑空闲监视，能实时处理到达请求并生成可行调度方案。

应用场景

• 敏捷卫星任务调度：为敏捷卫星实时生成高质量调度方案，替代人工甩批处理。
• 卫星观测计划优化：同时优化总收益和图像质量，为观测任务自动编排优先级。
• 实时智能决策：收到新请求立即调度，无需重跑全局优化。
• 多目标动态调度：在动态多目标环境下提供一组非支配解，供决策者权衡选择。