针对航天器对地观测调度中资源约束发生突变的情况，提出了一种基于蚁群算法的启发式重调度算法。首先对重调度过程中的资源约束进行分析，给出了资源约束发生变化的重调度模型。然后，结合原调度优化结果，给出重调度任务集合更新方法，对任务集合进行剪裁。最终，基于最大限度利用原调度方案信息的思想，结合任务集合更新及优先级等启发式信息，给出了一种改进的重调度优化算法。数值计算结果表明，所设计的算法可以快速有效的提高重调度过程的收益。
航天器观测 重调度 蚁群优化 资源约束