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多星任务规划是一个多任务冲突、多资源约束的优化问题。随着卫星数量的日益增多，其地位越来越重要。针对该问题，综合蚁群算法的反馈特性和模拟退火算法的局部搜索特性，设计了一种基于知识的改进模拟退火算法。并对知识定义、知识更新规则和任务冲突处理策略做了详细描述。仿真表明算法在性能上比遗传算法（Genetic Algorithm，GA）和蚁群算法（Ant Colony Algorithm，ACO）均有一定的优势，证明了改进模拟退火算法的有效性。