基于数据驱动型敏捷卫星任务并行调度方法

摘要

本发明公开了一种基于数据驱动型敏捷卫星任务并行调度方法，包括步骤1、获取敏捷成像卫星历史任务调度数据和待分配任务集；2、通过基于深度学习算法对任务预测模型进行训练，并对每个待分配任务的调度概率进行预测；3、根据概率预测结果，将每个任务分配给调度概率最大的卫星，将大规模卫星任务调度问题转化成多个平行的单星调度问题；4、求解；5、输出每一个待分配任务的敏捷成像卫星任务调度序列。本发明通过机器学习算法得到的任务调度概率预测模型，将每个任务分配给调度概率最大的卫星来执行，使复杂问题得到了简化，使任务调度时间由小时级缩短到分钟级，有效提升了大规模敏捷成像卫星任务的调度效率。