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Multi satellites scheduling algorithm based on task merging mechanism
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资源说明：本文讨论了一种基于任务合并机制的多卫星调度算法，此算法旨在解决由于卫星机动性差而带来的观测任务调度问题。根据标题及所提供的内容，我们可以提炼出以下重要知识点：
1. 多卫星调度算法：这是解决多卫星资源协调与分配问题的核心算法，用于合理规划卫星执行地球观测任务的流程。
2. 任务合并机制：该机制是本算法的创新点，它提出将多个独立的观测任务合并为一个复合任务，以便于卫星进行统一调度。
3. 任务分配与任务合并：算法将问题分解为两个子问题，即任务分配与任务合并。任务分配的目的是为每个任务选择合适的时间窗口，并为每颗卫星创建任务列表；而任务合并则通过任务组合概念，寻找最优的合并计划，进一步优化卫星调度。
4. 适应性蚂蚁群优化算法（Adaptive Ant Colony Optimization）：在任务分配阶段，采用了该算法来选择特定的任务时间窗口，提高调度的灵活性和效率。
5. 动态规划（Dynamic Programming）：在任务合并阶段，算法利用动态规划的方法寻找最佳的合并计划，以实现任务的最大化覆盖，降低资源浪费。
6. 地球观测卫星：这类卫星配备有成像仪器，能够绕地球轨道飞行，根据用户请求拍摄特定区域的照片。它们能提供覆盖广泛、持续时间长的地球图像。
7. 卫星机动性限制：由于多卫星调度问题中卫星的机动性有限，这限制了卫星性能的发挥，因此需要通过科学的调度计划来减轻卫星机动性差带来的限制。
8. 分解优化：算法通过对问题的分解来简化问题求解过程。将复杂的调度问题分解为子问题，可以降低问题求解难度，并找到更优解。
9. 算法迭代：通过不断的迭代过程，结合任务分配和任务合并的结果，最终得到一个有效的观测计划。
10. 测试案例：文章提供了一系列测试案例来展示所提出的调度算法的有效性。测试案例通常包括对算法性能的验证，如调度时间、资源利用率、任务完成率等指标的考量。
通过上述知识点，我们可以得知作者试图通过引入任务合并这一新概念，并结合现有优化算法（如适应性蚂蚁群优化和动态规划）来解决多卫星调度中的时间窗口选择与任务优化合并的双重难题。这不仅要求对卫星任务调度有深入的理解，还需要运用多种优化方法以满足卫星资源有限而用户需求众多的现实状况。最终目标是达到一个均衡点，既满足用户需求，又充分利用卫星资源。
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