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空天资源智能任务规划方法 王原 等 著 专业科技 文轩网
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空天资源智能任务规划方法
本书特色: 1.提出了基于深度学习的资源 - 任务智能化匹配技术,解决了空天资源智能任务规划问题中的资源 - 任务快速筛选问题。 2. 设计了面向空天资源的任务智能化分配技术,解决了空天任务分配问题中增加任务频次的需求和降低服务成本的需求的冲突的问题。 3. 设计了基于蚁群优化的天基资源任务智能规划技术,解决了天基资源的任务规划问题。 4. 设计了基于演化计算的空基资源任务智能规划技术,解决了空基资源的任务规划问题。
本书重点关注空天资源协同问题中的空天资源任务分配和空天资源任务规划两部分,并以无人机集群和成像卫星协同为背景进行了研究。其中,空天资源任务分配是指在考虑成像卫星资源和无人机资源不同转换约束条件下,对不同类型的对地观测任务进行分解和分配。空天资源任务规划则是对成像卫星资源和无人机资源的任务规划(包括路径规划)进行了分别的建模和求解。因此,本问题可以看作一类典型的双层优化问题。本书对这上述任务分配和任务规划问题进行了建模分析、算法设计和实验分析,所研究的问题可推广至性质相似的组合优化问题及无人机集群控制问题上。本书适合航天工程实践、运筹学、管理科学与工程等相关领域的科研人员、工程技术人员阅读,也可作为高等院校相关专业高年级本科生、研究生及高校教师的参考用书。
王原,于2021年获国防科技大学管理科学与工程专业博士学位,主要研究方向为智能优化与决策技术、智能优化方法、基于深度学习的优化理论等。以第一作者在《Swarm and Evolutionary Computation》等权威期刊发表SCI论文多篇,一篇入选ESI引用前10%。
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