针对密集观测场景下敏捷成像卫星任务规划问题求解空间大、输入任务序列较长的特点,综合考虑时间窗口约束、任务转移时卫星姿态调整时间、存储约束和电量约束,对敏捷成像卫星任务规划问题进行建模.提出融合IndRNN和Pointer Networks的算法模型(Ind-PN)对敏捷成像卫星任务规划问题进行求解,使用多层的In-dRNN结构作为算法模型的解码器.基于Pointer Networks机制对输入任务序列进行选择,使用Mask向量考虑敏捷成像卫星任务规划问题中的各类约束.基于Actor Critic强化学习算法对算法模型进行训练,以获得最大的观测收益率.实验结果表明,对于密集观测场景下的任务规划,Ind-PN算法的收敛速度更快,可以获得更高的观测收益率.
敏捷成像卫星 任务规划问题 密集观测场景 Ind-PN 强化学习