【摘 要】
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研究了一种基于粒子群算法的针对森林资源观测成像需求的卫星任务规划模型。通过研究卫星成像区域和待观测区域的相关关系,且根据2个区域的地理地球信息相关关系,构建粒子群集合。通过传统粒子群算法构建PSO算法架构,且在传统粒子群算法PSO基础上融入禁忌搜索策略和交叉进化粒子基因控制策略形成IPSO算法架构。在基于卫星工具包STK和Python支持下,对2种算法架构进行数据仿真比较。发现2种算法的最终收敛效
【机 构】
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国家林业和草原局林产工业规划设计院,北京 100010
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研究了一种基于粒子群算法的针对森林资源观测成像需求的卫星任务规划模型。通过研究卫星成像区域和待观测区域的相关关系,且根据2个区域的地理地球信息相关关系,构建粒子群集合。通过传统粒子群算法构建PSO算法架构,且在传统粒子群算法PSO基础上融入禁忌搜索策略和交叉进化粒子基因控制策略形成IPSO算法架构。在基于卫星工具包STK和Python支持下,对2种算法架构进行数据仿真比较。发现2种算法的最终收敛效果相当,但IPSO在个案数据条件下的收敛效率更高,所以认定本文设计的IPSO算法在森林资源观测任务的卫星
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