改进NSGA-Ⅱ算法在微波/光混合链路卫星资源调度中的应用

"本文主要探讨了在未来的数据中继卫星系统中，如何处理微波与激光混合链路的资源调度问题。研究者建立了一个多目标约束规划模型，以解决微波/光混合链路中继卫星系统资源调度（ML-DRSSP）问题，考虑了可见时间窗口、任务优先级和终端功耗等关键因素。为了优化这个问题，他们对非支配排序遗传算法（MNSGA-Ⅱ）进行了改进，设计了自适应的交叉、变异算子以及基于精英保留的选择算子。通过仿真，验证了改进后的算法能够在保持解决方案多样性的前提下，使非劣解集更接近问题的Pareto最优解集，因此对于处理具有多任务、多类型天线的复杂ML-DRSSP问题，该算法表现出了高效性。" 在微波与激光通信技术并行发展的背景下，中继卫星系统面临着更加复杂的资源分配挑战。传统的单一链路调度策略已经不能满足未来数据传输的需求。文章提出的ML-DRSSP模型，旨在优化混合链路的利用，提高通信效率和系统性能。模型的构建基于三个关键约束：时间窗口，即卫星与各个用户星之间通信的有效时段；任务优先级，确保高优先级任务的及时完成；终端功耗，考虑到能源有限，需合理分配以延长设备工作寿命。 MNSGA-Ⅱ是一种多目标优化算法，常用于解决具有多个相互冲突目标的复杂问题。通过自适应地调整交叉和变异算子，该算法可以更好地探索解决方案空间，同时保持种群多样性，防止过早收敛。精英保留策略则确保了优秀的解决方案在进化过程中不被丢失，从而更接近Pareto前沿，即多目标优化问题的理想解集。 仿真结果显示，改进的MNSGA-Ⅱ算法在处理ML-DRSSP问题时，既能兼顾各种约束条件，又能实现资源的最优分配。这对于处理具有多种通信方式和大量并发任务的卫星通信系统至关重要。这种优化方法的应用，有助于提升未来中继卫星系统的整体效能，降低通信延迟，提高服务质量，并节约能源。 总结来说，这项研究提出了一种基于改进MNSGA-Ⅱ的资源调度算法，对于处理混合链路的中继卫星系统，特别是面对多任务和多类型天线的复杂情况，提供了有效的理论支持和实践工具。该算法的贡献在于其兼顾效率与多样性的优化策略，对于推动卫星通信技术的发展具有重要意义。