基于滚动时域策略的中继卫星多目标动态调度优化方法

doi:10.7527/S1000-6893.2023.29706

电子电气工程与控制

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基于滚动时域策略的中继卫星多目标动态调度优化方法

李恒伟¹, 罗启章¹, 顾轶¹, 范才智², 伍国华¹()

^1.中南大学交通运输工程学院，长沙 410075
^2.国防科技大学空天学院，长沙 410073

收稿日期:2023-10-12 修回日期:2023-10-28 接受日期:2023-12-22 出版日期:2024-01-15 发布日期:2024-01-11
通讯作者: 伍国华 E-mail:guohuawu@csu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金(62073341)

Multi⁃objective dynamic scheduling optimization method for relay satellites based on rolling horizon strategy

Hengwei LI¹, Qizhang LUO¹, Yi GU¹, Caizhi FAN², Guohua WU¹()

^1.College of Traffic and Transportation Engineering，Central South University，Changsha 410075，China
^2.College of Aerospace Science and Engineering，National University of Defense Technology，Changsha 410073，China

Received:2023-10-12 Revised:2023-10-28 Accepted:2023-12-22 Online:2024-01-15 Published:2024-01-11
Contact: Guohua WU E-mail:guohuawu@csu.edu.cn
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62073341)

摘要/Abstract

摘要：

为提高中继卫星系统应对突发状况的能力，提出了基于滚动时域策略的中继卫星动态调度方法，将复杂动态调度过程分解为数个静态调度子问题，同时根据中继卫星动态调度需求，设计了多目标优化算法对子问题进行求解。首先构建了以最大任务完成率和最小调度方案调整幅度为优化目标的中继卫星动态调度模型，然后基于动态调度特性提出了动态任务调度方法，该方法采用周期和事件驱动的混合重调度机制，将调度过程分成多个调度区间，在每个区间内利用自适应邻域搜索的多目标进化算法对窗口任务进行调度。为了验证所提出的动态调度模式及算法的有效性，开展了大量仿真实验。实验结果证明了所提方法在解决中继卫星动态调度问题方面的优越性，与前沿的多目标优化方法NSGA-Ⅱ、MDSA-NSGA-Ⅱ和MODJA相比，本文设计的算法能生成更高质量的解。

关键词: 中继卫星, 动态调度, 滚动时域策略, 多目标优化, 自适应邻域结构

Abstract:

To improve the ability of responding to emergencies in the scheduling of relay satellite system， a dynamic scheduling model is proposed based on the rolling horizon strategy in this paper， which decomposes the complex dynamic scheduling process into several static scheduling subproblems. A multi-objective optimization algorithm is designed to solve the subproblems according to the demand for dynamic scheduling of the relay satellite. Firstly， a dynamic scheduling model for the relay satellite is constructed to obtain the maximum task completion rate and the minimum adjustment range of scheduling scheme. Then， based on dynamic scheduling characteristics， a dynamic task scheduling method is proposed. The method adopts a hybrid rescheduling mechanism based on cycle and event-driven， divides the scheduling process into scheduling intervals， and uses a multi-objective evolutionary algorithm based on adaptive neighborhood search to schedule the window tasks in each interval. To verify the effectiveness of the proposed dynamic scheduling model and algorithm， a large number of simulation experiments are carried out. The experimental results prove the superiority of the proposed method in solving the dynamic scheduling problem of relay satellite. Compared with the cutting-edge multi-objective optimization methods of NSGA-Ⅱ， MDSA-NSGA-Ⅱ， and MODJA， the algorithm designed in this paper can generate higher quality solutions.

Key words: relay satellite, dynamic scheduling, rolling horizon strategy, multi-objective optimization, adaptive neighborhood structure

中图分类号:

李恒伟, 罗启章, 顾轶, 范才智, 伍国华. 基于滚动时域策略的中继卫星多目标动态调度优化方法[J]. 航空学报, 2024, 45(16): 329706-329706.

Hengwei LI, Qizhang LUO, Yi GU, Caizhi FAN, Guohua WU. Multi⁃objective dynamic scheduling optimization method for relay satellites based on rolling horizon strategy[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(16): 329706-329706.

图/表 14

图 1

图 2

表 1

符号说明

变量	含义
$R$	天线集合， $R = 1,2, …, r$
$T$	用户申请的任务集合， $T = 1,2, …, t$
$U$	用户航天器集合， $U = 1,2, …, u$
$V t, r$	任务 $t$ 对应天线 $r$ 的可见时间窗口
$v s t, r j, v e t, r j$	任务 $t$ 与天线 $r$ 的第 $j$ 个可见时间窗口， $v s t, r j$ 为开始时刻， $v e t, r j$ 为结束时刻
$e t, f t$	用户提交的任务服务时间窗口， $e t$ 为最早开始时刻， $f t$ 为最晚结束时刻
$g t, r j, h t, r j$	任务 $t$ 的第 $j$ 个可用时间窗口（由可见时间窗口和服务时间窗口相交可得到）， $g t, r j$ 为开始时刻， $h t, r j$ 为结束时刻
$l t, r, o t, r$	$l t, r$ 和 $o t, r$ 分别为任务 $t$ 在天线 $r$ 上的实际执行开始和结束时刻
$P t$	任务 $t$ 的优先级
$R t$	任务 $t$ 的可用天线集合
$d t$	任务 $t$ 的需求服务时长
$u t$	任务 $t$ 的所属用户航天器
$D t, r$	任务 $t$ 在 $r$ 中的实际执行时长
$a$	任务执行前天线的对准时间
$z$	任务执行后天线的回转时间
$x t, r, j$	若任务 $t$ 在与天线 $r$ 可用时间窗口 $j$ 被执行， $x t, r, j = 1$ ，否则 $x t, r, j = 0$

表 1

图 3

图 4

图 5

图 6

图 7

表 2

图 8

表 3

表 4

表 5

表 6

参考文献 39

1	BRANDEL D L， WATSON W A， WEINBERG A. NASA’s advanced tracking and data relay satellite system for the years 2000 and beyond［J］. Proceedings of the IEEE， 1990， 78（7）： 1141-1151.
2	HORAN S. Nontracking antenna performance for inertially controlled spacecraft using TDRSS［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2003， 39（4）： 1263-1269.
3	WANG J J， JIANG C X， ZHANG H J， et al. Aggressive congestion control mechanism for space systems［J］. IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine， 2016， 31（3）： 28-33.
4	WANG X Y， ZHAO S H， LI Y J， et al. An enhanced MAC protocol based on the IEEE 802.11 for data relay satellite systems［J］. International Journal of Satellite Communications and Networking， 2020， 38（3）： 272-283.
5	WU G H， MA M H， ZHU J H， et al. Multi-satellite observation integrated scheduling method oriented to emergency tasks and common tasks［J］. Journal of Systems Engineering and Electronics， 2012， 23（5）： 723-733.
6	PECORELLA T， RONGA L S， CHITI F， et al. Emergency satellite communications： research and standardization activities［J］. IEEE Communications Magazine， 2015， 53（5）： 170-177.
7	ZHAI X J， NIU X N， TANG H， et al. Robust satellite scheduling approach for dynamic emergency tasks［J］. Mathematical Problems in Engineering， 2015， 2015： 482923.
8	顾中舜. 中继卫星动态调度问题建模及优化技术研究［D］. 长沙：国防科学技术大学， 2008.
	GU Z S. Research on the relay satellite dynamic scheduling problem modeling and optimizational technology［D］.Changsha： National University of Defense Technology， 2008 （in Chinese）.
9	ROJANASOONTHON S， BARD J F， REDDY S D. Algorithms for parallel machine scheduling： A case study of the tracking and data relay satellite system［J］. Journal of the Operational Research Society， 2003， 54（8）： 806-821.
10	ROJANASOONTHON S， BARD J. A GRASP for parallel machine scheduling with time windows［J］. INFORMS Journal on Computing， 2005， 17（1）： 32-51.
11	ZHUANG S F， YIN Z D， WU Z L， et al. The relay satellite scheduling based on artificial bee colony algorithm［C］∥ 2014 International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications （WPMC）. Piscataway： IEEE Press， 2014： 635-640.
12	WANG L， JIANG C X， KUANG L L， et al. Mission scheduling in space network with antenna dynamic setup times［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2019， 55（1）： 31-45.
13	CHEN X J， LI X M， WANG X W， et al. Task scheduling method for data relay satellite network considering breakpoint transmission［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2021， 70（1）： 844-857.
14	郭超，熊伟，郝利云. 基于双层优先级的中继卫星系统任务调度算法［J］. 计算机应用研究， 2018， 35（5）： 1506-1510.
	GUO C， XIONG W， HAO L Y. Relay satellite system task scheduling algorithm based on double-layer priority［J］. Application Research of Computers， 2018， 35（5）： 1506-1510 （in Chinese）.
15	WU G H， LUO Q Z， ZHU Y Q， et al. Flexible task scheduling in data relay satellite networks［J］. IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems， 2022， 58（2）： 1055-1068.
16	LI J X， WU G H， LIAO T J， et al. Task scheduling under a novel framework for data relay satellite network via deep reinforcement learning［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2023， 72（5）： 6654-6668.
17	DAI C Q， LI C， FU S， et al. Dynamic scheduling for emergency tasks in space data relay network［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2021， 70（1）： 795-807.
18	DENG B Y， JIANG C X， KUANG L L， et al. Two-phase task scheduling in data relay satellite systems［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2018， 67（2）： 1782-1793.
19	HE L J， LI J D， SHENG M， et al. Dynamic scheduling of hybrid tasks with time windows in data relay satellite networks［J］. IEEE Transactions on Vehicular Technology， 2019， 68（5）： 4989-5004.
20	LIN X H， WANG L H， XU H， et al. Event-trigger rolling horizon optimization for congestion management considering peer-to-peer energy trading among microgrids［J］. International Journal of Electrical Power & Energy Systems， 2023， 147（5）： 108838.
21	JIA Y J， WANG C J， WANG L M. A rolling horizon procedure for dynamic pickup and delivery problem with time windows［C］∥ 2009 IEEE International Conference on Automation and Logistics. Piscataway： IEEE Press， 2009： 2087-2091.
22	QIU D S， HE C， LIU J， et al. A dynamic scheduling method of earth-observing satellites by employing rolling horizon strategy［J］. The Scientific World Journal， 2013（3）： 304047.
23	庄树峰. 跟踪与数据中继卫星系统资源调度技术研究［D］. 哈尔滨：哈尔滨工业大学， 2017.
	ZHUANG S F. Research on resource scheduling technology of tracking and data relay satellite system［D］.Harbin： Harbin Institute of Technology， 2017 （in Chinese）.
24	陈英武，方炎申，顾中舜. 中继卫星单址链路调度模型与算法研究［J］. 中国空间科学技术， 2007， 27（2）： 52-58.
	CHEN Y W， FANG Y S， GU Z S. Algorithms for the single access link scheduling model of tracking and data relay satellite system［J］. Chinese Space Science and Technology， 2007， 27（2）： 52-58 （in Chinese）.
25	DU J， JIANG C X， GUO Q， et al. Cooperative earth observation through complex space information networks［J］. IEEE Wireless Communications， 2016， 23（2）： 136-144.
26	CHAND S， HSU V N， Forecast SETHI S.， solution， and rolling horizons in operations management problems ： A classified bibliography［J］. Manufacturing & Service Operations Management， 2002， 4（1）： 25-43.
27	DEB K， AGRAWAL S， PRATAP A， et al. A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization： NSGA-II［C］∥ Proceedings of the 6th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature. Berlin， Heidelberg： Springer， 2000： 849-858.
28	YU W W， ZHANG L， GE N. An adaptive multiobjective evolutionary algorithm for dynamic multiobjective flexible scheduling problem［J］. International Journal of Intelligent Systems， 2022， 37（12）： 12335-12366.
29	CALDEIRA R H， GNANAVELBABU A. A Pareto based discrete Jaya algorithm for multi-objective flexible job shop scheduling problem［J］. Expert Systems with Applications， 2021， 170： 114567.
30	李夏苗，陈新江，伍国华，等. 考虑断点续传的中继卫星调度模型及启发式算法［J］. 航空学报， 2019， 40（11）： 323233.
	LI X M， CHEN X J， WU G H， et al. Scheduling model and heuristic algorithm for tracking and data relay satellite considering breakpoint transmission［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2019， 40（11）： 323233 （in Chinese）.
31	王志淋，李新明. 跟踪与数据中继卫星系统资源调度优化问题［J］. 中国空间科学技术， 2015， 35（1）： 36-42.
	WANG Z L， LI X M. Resources scheduling optimization problem of the TDRSS［J］. Chinese Space Science and Technology， 2015， 35（1）： 36-42 （in Chinese）.
32	孙刚，彭双，陈浩，等. 面向测控数传资源一体化场景的卫星地面站资源多目标优化方法［J］. 航空学报， 2022， 43（9）： 326114.
	SUN G， PENG S， CHEN H， et al. Multi-objective optimization method oriented to integrated scenario of TT & C resources and data transmission resources［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2022， 43（9）： 326114 （in Chinese）.
33	孙刚，陈浩，彭双，等. 一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法［J］. 航空学报， 2021， 42（4）： 524475.
	SUN G， CHEN H， PENG S， et al. Multi-objective optimization algorithm for satellite range scheduling based on preference MOEA［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2021， 42（4）： 524475 （in Chinese）.
34	龙运军，李恒伟，尹谦，等. 基于多目标优化的中继卫星重调度方法［J］. 无线电工程， 2022， 52（7）： 1180-1189.
	LONG Y J， LI H W， YIN Q， et al. Relay satellite rescheduling method based on multi-objective optimization［J］. Radio Engineering， 2022， 52（7）： 1180-1189 （in Chinese）.
35	LIU R Z， SHENG M， XU C， et al. Antenna slewing time aware mission scheduling in space networks［J］. IEEE Communications Letters， 2017， 21（3）： 516-519.
36	张彦，孙占军，李剑. 中继卫星动态调度问题研究［J］. 系统仿真学报， 2011， 23（7）： 1464-1468.
	ZHANG Y， SUN Z J， LI J. Study of TDRS dynamic scheduling problem［J］. Journal of System Simulation， 2011， 23（7）： 1464-1468 （in Chinese）.
37	伍国华，王天宇. 基于自适应模拟退火的大规模星座测控资源调度算法［J］. 航空学报， 2023， 44（12）： 327759.
	WU G H， WANG T Y. Large-scale constellation TT & C resource scheduling algorithm based on adaptive simulated annealing［J］. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica， 2023， 44（12）： 327759 （in Chinese）.
38	SHANG K， ISHIBUCHI H. A new hypervolume-based evolutionary algorithm for many-objective optimization［J］. IEEE Transactions on Evolutionary Computation， 2020， 24（5）： 839-852.
39	ZITZLER E， DEB K， THIELE L. Comparison of multiobjective evolutionary algorithms： Empirical results［J］. Evolutionary Computation， 2000， 8（2）： 173-195.

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主管单位：中国科学技术协会主办单位：中国航空学会北京航空航天大学

实验编号	常规任务个数	动态任务个数	中继卫星个数	正态分布均值	标准差
C1	100	25	3	600	300
C2	200	25	3	600	300
C3	300	25	3	600	300
C4	400	25	3	600	300
C5	500	25	3	600	300
C6	300	15	3	600	300
C7	300	20	3	600	300
C8	300	25	3	600	300
C9	300	30	3	600	300
C10	300	35	3	600	300
C11	300	25	2	600	300
C12	300	25	3	600	300
C13	300	25	4	600	300
C14	300	25	5	600	300
C15	300	25	6	600	300
C16	300	25	3	500	300
C17	300	25	3	550	300
C18	300	25	3	600	300
C19	300	25	3	650	300
C20	300	25	3	700	300

实验场景	滚动窗口1		滚动窗口2		滚动窗口3
实验场景	初始HV值	收敛HV值	初始HV值	收敛HV值	初始HV值	收敛HV值
C3	0.023	0.704	0.057	0.729	0.086	0.755
C10	0.037	0.720	0.069	0.741	0.102	0.763
C13	0.056	0.776	0.079	0.802	0.118	0.827
C20	0.019	0.653	0.044	0.687	0.071	0.704

实验编号	AMODSA		MDSA‐NSGA‐II		NSGA-Ⅱ		MODJA
实验编号	平均HV值	标准差	平均HV值	标准差	平均HV值	标准差	平均HV值	标准差
C1	0.418	0.033	0.387	0.064	0.376	0.059	0.402	0.051
C2	0.642	0.047	0.605	0.087	0.589	0.054	0.611	0.066
C3	0.805	0.054	0.770	0.034	0.755	0.071	0.793	0.047
C4	0.869	0.059	0.827	0.055	0.794	0.089	0.832	0.105
C5	0.925	0.075	0.861	0.132	0.802	0.086	0.901	0.133
C6	0.728	0.081	0.706	0.066	0.687	0.113	0.711	0.057
C7	0.753	0.103	0.722	0.122	0.692	0.132	0.739	0.049
C8	0.805	0.054	0.770	0.034	0.755	0.071	0.793	0.047
C9	0.811	0.091	0.774	0.098	0.758	0.123	0.796	0.093
C10	0.816	0.122	0.780	0.132	0.764	0.141	0.799	0.037
C11	0.480	0.043	0.442	0.119	0.423	0.061	0.463	0.083
C12	0.805	0.054	0.770	0.034	0.755	0.071	0.793	0.047
C13	0.875	0.086	0.830	0.111	0.811	0.119	0.860	0.081
C14	0.891	0.098	0.857	0.129	0.833	0.087	0.867	0.053
C15	0.904	0.107	0.884	0.068	0.872	0.058	0.891	0.141
C16	0.867	0.116	0.828	0.109	0.806	0.063	0.845	0.074
C17	0.823	0.062	0.801	0.051	0.778	0.116	0.810	0.077
C18	0.805	0.054	0.770	0.034	0.755	0.071	0.793	0.047
C19	0.786	0.071	0.736	0.053	0.711	0.110	0.752	0.089
C20	0.769	0.057	0.742	0.097	0.728	0.085	0.747	0.067

实验编号	覆盖率
实验编号	C（AMODSA， MDSA‐NSGA‐II）	C（MDSA‐NSGA‐Ⅱ， AMODSA）	C（AMODSA， NSGA-Ⅱ）	C（NSGA-Ⅱ， AMODSA，）	C（AMODSA， MODJA）	C（MODJA， AMODSA）
C1	1.000 0	0	1.000 0	0	0.863 3	0.237 2
C2	1.000 0	0	1.000 0	0	0.925 7	0.165 5
C3	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C4	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C5	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C6	0.833 3	0.201 9	0.904 7	0.064 5	0.782 4	0.273 3
C7	1.000 0	0	1.000 0	0	0.972 2	0.054 1
C8	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C9	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C10	0.921 8	0.103 3	1.000 0	0	0.843 7	0.210 7
C11	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C12	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C13	1.000 0	0	1.000 0	0	0.988 7	0.060 1
C14	0.927 8	0.093 5	1.000 0	0	0.897 7	0.154 9
C15	0.841 4	0.178 5	0.906 4	0.163 1	0.763 9	0.251 1
C16	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C17	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C18	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C19	1.000 0	0	1.000 0	0	1.000 0	0
C20	0.928 6	0.157 8	1.000 0	0	0.973 6	0.082 3

实验编号	消耗时间/s
实验编号	AMODSA	MDSA‐NSGA‐Ⅱ	NSGA-Ⅱ	MODJA
C1	334.2	509.7	421.2	476.2
C2	406.3	586.0	493.2	521.0
C3	529.7	733.5	649.3	687.1
C4	578.3	798.1	672.8	712.7
C5	612.5	803.9	678.6	764.3
C6	501.7	687.2	595.0	621.7
C7	507.6	699.3	622.8	643.8
C8	529.7	733.5	649.3	687.1
C9	553.4	785.6	674.2	706.4
C10	576.8	799.8	689.3	744.8
C11	465.9	633.0	574.5	593.5
C12	529.7	733.5	649.3	687.1
C13	536.5	754.7	662.7	706.9
C14	564.0	768.1	699.4	727.8
C15	568.2	788.2	701.4	736.1
C16	447.3	598.3	523.9	557.3
C17	498.8	657.9	587.0	623.7
C18	529.7	733.5	649.3	687.1
C19	587.3	811.3	725.3	753.2
C20	601.1	814.7	733.7	774.9

基于滚动时域策略的中继卫星多目标动态调度优化方法

Multi⁃objective dynamic scheduling optimization method for relay satellites based on rolling horizon strategy

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实验编号	常规任务个数	动态任务个数	中继卫星个数	正态分布均值	标准差
C1	100	25	3	600	300
C2	200	25	3	600	300
C3	300	25	3	600	300
C4	400	25	3	600	300
C5	500	25	3	600	300
C6	300	15	3	600	300
C7	300	20	3	600	300
C8	300	25	3	600	300
C9	300	30	3	600	300
C10	300	35	3	600	300
C11	300	25	2	600	300
C12	300	25	3	600	300
C13	300	25	4	600	300
C14	300	25	5	600	300
C15	300	25	6	600	300
C16	300	25	3	500	300
C17	300	25	3	550	300
C18	300	25	3	600	300
C19	300	25	3	650	300
C20	300	25	3	700	300

[1]	杨倩, 郑皓冉, 程显达, 董威. 基于引气控制的热气防冰优化设计方法[J]. 航空学报, 2023, 44(S2): 729285-729285.
[2]	董杰忠, 楚武利, 张皓光, 罗波, 晏松. 基于因果网络分析的扩压叶栅波浪形前缘控制机理[J]. 航空学报, 2023, 44(19): 128336-128336.
[3]	毕文豪, 周久力, 段晓波, 张安, 徐双飞. 基于多要素改进NSGA-Ⅱ的小直径制导炸弹空面打击最优火力分配方法[J]. 航空学报, 2023, 44(17): 328116-328116.
[4]	梁超, 杨力, 潘成胜, 戚耀文. 卫星网络动态资源图多QoS约束路由算法[J]. 航空学报, 2023, 44(1): 326422-326422.
[5]	邹子缘, 陈琪锋. 基于决策树搜索的空间飞行器集群对抗目标分配方法[J]. 航空学报, 2022, 43(S1): 726910-726910.
[6]	孙刚, 彭双, 陈浩, 伍江江, 李军. 面向测控数传资源一体化场景的卫星地面站资源多目标优化方法[J]. 航空学报, 2022, 43(9): 326114-326114.
[7]	郑帅, 王子涵, 赵浩然, 杨朋涛, 洪军. 基于差分进化算法的飞机油量传感器布局优化方法[J]. 航空学报, 2022, 43(8): 125809-125809.
[8]	荆涛, 田锡天. 基于蒙特卡洛-自适应差分进化算法的飞机容差分配多目标优化方法[J]. 航空学报, 2022, 43(3): 425278-425278.
[9]	罗庆, 张涛, 单鹏, 张文涛, 刘子豪. 基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法[J]. 航空学报, 2021, 42(8): 525792-525792.
[10]	张军峰, 游录宝, 杨春苇, 胡荣. 基于多目标帝国竞争算法的进场排序与调度[J]. 航空学报, 2021, 42(6): 324439-324439.
[11]	孙刚, 陈浩, 彭双, 杜春, 李军. 一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法[J]. 航空学报, 2021, 42(4): 524475-524475.
[12]	何程, 马东立, 贾玉红, 杨穆清, 陈刚. 联翼布局传感器飞机多目标优化设计[J]. 航空学报, 2021, 42(12): 224761-224761.
[13]	刘继新, 江灏, 董欣放, 兰思洁, 王浩哲. 基于空中交通密度的进场航班动态协同排序方法[J]. 航空学报, 2020, 41(7): 323717-323717.
[14]	孙俊峰, 周铸, 黄勇, 庞宇飞, 卢风顺, 许勇. 通用飞行器气动优化设计数字化集成平台——DIPasda[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 623348-623348.
[15]	李润泽, 张宇飞, 陈海昕. 超临界机翼多目标气动优化设计的策略与方法[J]. 航空学报, 2020, 41(5): 623409-623409.

实验编号	常规任务个数	动态任务个数	中继卫星个数	正态分布均值	标准差
C1	100	25	3	600	300
C2	200	25	3	600	300
C3	300	25	3	600	300
C4	400	25	3	600	300
C5	500	25	3	600	300
C6	300	15	3	600	300
C7	300	20	3	600	300
C8	300	25	3	600	300
C9	300	30	3	600	300
C10	300	35	3	600	300
C11	300	25	2	600	300
C12	300	25	3	600	300
C13	300	25	4	600	300
C14	300	25	5	600	300
C15	300	25	6	600	300
C16	300	25	3	500	300
C17	300	25	3	550	300
C18	300	25	3	600	300
C19	300	25	3	650	300
C20	300	25	3	700	300

实验编号	常规任务个数	动态任务个数	中继卫星个数	正态分布均值	标准差
C1	100	25	3	600	300
C2	200	25	3	600	300
C3	300	25	3	600	300
C4	400	25	3	600	300
C5	500	25	3	600	300
C6	300	15	3	600	300
C7	300	20	3	600	300
C8	300	25	3	600	300
C9	300	30	3	600	300
C10	300	35	3	600	300
C11	300	25	2	600	300
C12	300	25	3	600	300
C13	300	25	4	600	300
C14	300	25	5	600	300
C15	300	25	6	600	300
C16	300	25	3	500	300
C17	300	25	3	550	300
C18	300	25	3	600	300
C19	300	25	3	650	300
C20	300	25	3	700	300