计算机工程

作者：王子涵, 王丹

单位：天津科技大学人工智能学院, 天津 300457

关键词：分布式卫星编队,粒子群优化算法,空间投影策略,傅里叶变换,任务规划

基金：复杂电子系统仿真重点实验室基金(DXZT-JC-ZZ-2020-013)

分布式卫星编队任务规划能同时处理多个具有时间和资源冲突的对地观测任务, 但随着卫星和任务数量的增多导致的冲突严重降低了观测收益和任务完成的质量。针对这一问题, 提出一种分割空间投影粒子群优化(SPPSO)算法, 对构建的任务规划混合整数模型进行求解。首先将种群根据适应度大小分割为不同的搜索空间, 采用快速傅里叶变换的投影策略在搜索空间中对种群进行重构, 然后利用感知算子促进适应度较低的粒子向最优空间靠拢, 提高收敛速度和有效减少陷入局部最优的问题。为验证SPPSO算法的有效性, 将在国际标准测试函数上与尖端PSO变体和解决类似规划问题的其他著名调度算法进行比较。根据Wilcoxon秩和Friedman检验结果, SPPSO算法在单峰和多峰函数上平均排名最高。此外, SPPSO算法在4种规模(25~100)的仿真测试案例中始终实现了最高的观测收益值和任务完成率。实验结果表明, 与次优算法相比, 在最大规模任务下观测收益值和任务完成率分别提升了6.8%和7.5%, 验证了其增加收敛速度和缓解陷入局部最优风险的有效性。

来源：2026年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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