随着科技水平的发展,世界各大国在太空探索领域的研究不断深入。卫星作为一种重要的对地观测工具,发展前景广阔。而在卫星对地观测过程中,合理安排卫星的动作对有限的卫星资源进行使用是非常必要的。当前,对卫星任务规划的研究多是首先针对问题特点建立数学规划模型,然后选择智能优化算法进行求解,缺乏对历史类似规划方案的参考。论文将案例学习技术与演化计算方法相结合,用起求解卫星任务规划问题,主要成果如下:1)建立了基于案例学习的卫星任务规划框架体系结构。通过对卫星观测任务规划问题分析,结合卫星观测任务规划问题本身的特点,引入基于案例的学习方法,建立了基于案例学习的卫星任务规划框架模型。2)提出了卫星任务规划案例特征提取、检索与匹配方法。对场景间的相似性进行详细分析,提出了相似性准则作为案例特征提取及表示和案例匹配的基础,从不同层次为场景间的相似性做了规定,为案例学习的学习策略提供了理论依据和操作途径。3)提出了基于相似案例的卫星任务冲突消解与演化计算调度方法。建立了卫星任务冲突消解案例学习模型,提出了卫星任务规划案例修正方法,可有效解决任务冲突消解问题。设计了基于案例学习型遗传算法的卫星观测任务规划算法,仿真实验表明,该方法较传统卫星任务规划方法能够在加速算法收敛的同时,提升获得更优化解的概率。4)设计并实现了面向实际应用背景构建的实验系统,对本文提出的相关关键技术进行有效性验证。