【摘 要】
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遥感卫星的多星多任务分配是一类组合优化问题，通常是将其建模为典型的优化问题，然后采用优化算法进行求解，目标是快速收敛至优化的可行解，但是每种算法都有其局限性.针对此问题，提出了一种结合蚁群算法和模拟退火算法的多星多任务分配算法，建立具有一定通用性的优化问题模型，然后使用蚁群算法进行迭代获取多个局部最优解，最后把以上最优解作为模拟退火算法的初始解，并进行再搜索.仿真结果表明，该算法与模拟退火算法相比
【机 构】
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中国空间技术研究院钱学森空间技术实验室
【基金项目】
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国家自然基金重点项目（.61833009,U21B2008）;重点项目2019-JCJQ-ZD-342-00～～；
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遥感卫星的多星多任务分配是一类组合优化问题，通常是将其建模为典型的优化问题，然后采用优化算法进行求解，目标是快速收敛至优化的可行解，但是每种算法都有其局限性.针对此问题，提出了一种结合蚁群算法和模拟退火算法的多星多任务分配算法，建立具有一定通用性的优化问题模型，然后使用蚁群算法进行迭代获取多个局部最优解，最后把以上最优解作为模拟退火算法的初始解，并进行再搜索.仿真结果表明，该算法与模拟退火算法相比具有搜索速度快的特点，同时克服了蚁群算法易陷入早熟的问题.
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