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音像空天资源智能任务规划方法王原 等
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章绪论11.1研究背景及意义11.1.1研究背景11.1.2研究意义41.2国内外研究现状51.2.1空天资源任务规划问题51.2.2天基资源任务规划问题121..空基资源任务规划问题181.2.4智能优化方法211.2.5现状分析及总结271.3本书主要工作281.3.1研究路径设计281.3.2研究思路分析301.3.3主要创新点311.4本章小结32第2章空天资源任务规划问题332.1问题描述332.1.1需求描述332.1.2问题界定342.1.3资源界定362.1.4协同方式界定372.1.5任务界定392.2求解框架402.2.1空天资源-任务匹配阶段412.2.2空天任务协同分配阶段422..天基任务规划阶段422.2.4空基任务规划阶段42.问题分析44..1空天资源-任务匹配问题44..2空天任务协同分配问题46..天基资源任务规划问题48..4空基资源任务规划问题502.4本章小结52第3章优化算法基本常识533.1深度网络简介533.2蚁群算法简介553.模拟火算法简介573.4本章小结59第4章基于深度学习的资源-任务智能化匹配技术604.1基于作业车间调度的问题描述604.1.1空天资源-任务匹配问题的图模型614.1.2空天资源-任务匹配问题的向量表示634.2基于图神经网络的问题特征提取644.2.1空天资源-任务匹配问题的图神经网络模型644.2.2空天资源-任务匹配问题的图神经网络训练644.3基于双重深度网络的问题求解664.3.1双重深度网络基本定义674.3.2基于双重深度网络的空天资源-任务匹配问题求解674.3.3双重深度网络模型的训练684.4实验及分析704.4.1实验设计704.4.2算法效能分析704.4.3计算时间代价分析724.4.4训练时间代价分析734.4.5大规模问题泛化实验734.5本章小结77第5章面向空天资源的任务智能化分配技术785.1问题建模785.2求解方法815.2.1算法框架815.2.2改进蚁群算法835..多目标模拟退火算法865.2.4邻域搜索算子设计875.3实验及分析885.3.1实验设计885.3.2算法基本表现分析915.3.3算法超体积表现分析935.4本章小结95第6章基于蚁群优化的天基资源任务智能规划技术976.1问题建模976.2求解方法1006.2.1算法框架1006.2.2多蚁群算法1016..邻域搜索算子设计1056.3实验及分析1066.3.1实验设计1066.3.2MAS-LS算法参数调优实验结果1076.3.3蚁群算法求解效能对比实验1086.3.4客户选择规则测试1096.3.5对比实验结果分析1096.4本章小结114第7章基于演化计算的空基资源任务智能规划技术1157.1空基资源任务规划模型1157.1.1基本设167.1.2机速度更新模型1177.1.3速度更新规则系统1207.2基于演化计算的机集群控制模型优化方法1217.2.1编码操作1227.2.2交叉操作1227..变异操作17.2.4环境选择17.2.5种群多样控制17.2.6评价指标1257.3实验及分析1277.3.1实验设计1277.3.2算法能试验分析1287.3.3控制模型能试验分析1327.3.4路径规划结果1337.4本章小结134第8章总结与展望1368.1研究工作总结1368.2未来工作展望138参考文献140附录A算法代码及实验结果150A.1双重深度学习网络的训练150A.2MOSA-ACO算法表现分析151A.2.1算法基本表现分析汇总151A.2.2算法超体积分析表现分析汇总156A.3天基资源任务规划问题实验结果158A.4机集群控制模型和路径规划结果163A.4.1控制模型能试验分析结果163A.4.2路径规划详细结果164附录B缩写词列表167
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