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巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础，但是使用传统方法很难实现全天球覆盖，并且会遇到能源输出瓶颈。因此，针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题，提出了使用Pareto遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的方法。该算法引入小生境方法来保证群体多样性，并使用基于排序的适应度分配方法来克服早熟收敛。该算法智能规划飞行任务，与仅依靠被动的分段式扫描方法相比，在扫描全天球的基础上，很好解决了能源输出的问题，还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看，该模型是十分有效的。