【文件属性】：
文件名称：Satellite-Scheduling:此仓库将显示为解决卫星调度问题而实施的代码
文件大小：223KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-16 19:30:23
Python
卫星调度问题
作者：tanh仁杰
日期：2016年12月18日
高效的卫星任务计划一直是地面行动的关键方面。 卫星任务计划的任务始终放在操作员身上，以准确，高效地进行计划以满足所提供的所有要求。 此手动任务繁琐且需要高度的细致性自动卫星调度程序可以使用搜索算法来优化和加快此过程
问题表述
地球观测卫星的调度问题是一个大而困难的组合优化问题。 值得庆幸的是，大量的论文都对不同的问题公式进行了很好的研究，从而很好地研究了这种调度问题。 一些值得注意的公式是在[2]中采用的广义背包公式，众所周知它是NP-hard。 在[3]中，它讨论了将线性整数规划公式与CPLEX一起使用或作为约束满足问题公式的可能性。 对于此演示，我们将采用面向对象编程（OOP）的约束优化问题（COP）公式。
COP是指一系列问题，这些问题需要在某些变量存在约束的情况下针对某些变量优化目标函数。
使用对象
下表的类表中汇总
【文件预览】：
Satellite-Scheduling-master
----algorithm.PNG(39KB)
----LICENSE(1KB)
----Code()
--------algo.py(11KB)
--------generatingATW.py(5KB)
--------move_time.py(14KB)
--------InactiveTimeWindowAnalysis.py(3KB)
--------gridcheck.py(1KB)
--------creating_IM_params.py(400B)
--------circle.py(188B)
--------reading_params.py(3KB)
--------__pycache__()
--------objects_superclass.py(1KB)
--------resultschecking.py(15KB)
--------algoWithDownlink.py(17KB)
--------subplotting.py(4KB)
--------main.py(2KB)
--------objects.py(7KB)
--------creating_resource_params.py(524B)
--------testing.py(1KB)
----README.md(4KB)
----classhiearchy.JPG(127KB)
----config()
--------gs_params.csv(33B)
--------sat_params.csv(141B)
--------IM_params.csv(1KB)
----plotting_results.png(75KB)