利用Python和STK11实现多智能体卫星调度实验

资源摘要信息:"基于Python和STK11的多智能体强化学习卫星调度实验" 在当今信息技术快速发展的背景下，多智能体系统（MAS）与强化学习（Reinforcement Learning，简称RL）作为人工智能领域的两个重要分支，其在模拟复杂问题解决过程中的应用日益受到关注。特别是将这两种技术应用于卫星调度这一特定的领域，能够在不损失通信质量的前提下，提高卫星资源的利用率，节约成本。本项目旨在通过Python语言结合专业卫星任务分析软件STK11，实现多智能体强化学习在卫星调度实验中的应用。 Python是一种广泛应用于科学计算、数据处理、人工智能等领域的高级编程语言，因其简洁明了的语法和强大的第三方库支持而受到开发者的青睐。STK（Systems Tool Kit）是一款集成了卫星轨道设计、信号覆盖分析、任务规划等功能的专业软件，其11版本为本项目提供了核心的场景模拟和数据处理支持。 本项目面向的学习者包括对不同技术领域感兴趣的初学者和进阶学习者，同时也可以作为课程设计、毕业设计、工程实训或项目初期立项等任务的实践载体。项目以Python语言为核心，结合STK11软件，来设计和实现多智能体强化学习算法在卫星调度问题中的应用。 在项目介绍部分，列举了三个关键Python脚本文件的功能与作用： 1. mission.py：该文件定义了任务mission类。任务类的实例化过程中会随机生成任务的经纬度等信息。若需调整任务的具体信息，可以在mission类中直接修改。这样的设计使得任务信息的调整变得非常灵活和方便。 2. create_mission.py：该文件负责创建大量随机任务，并将这些任务存储在"data/missions.csv"文件中。用户可以根据实际需要调整创建任务的规模，为后续的卫星调度实验提供基础数据。 ***pute_access.py：该文件负责读取"data/missons.csv"中存储的任务信息，并计算每个任务的可访问时段，将计算结果存储在"data/access.csv"文件中。此处需要特别指出的是，计算过程中必须连接到已经打开的STK 11场景，场景文件存储在"scenario/RLSTAR.sc"中。 标签"python 卫星调度 多智能体"精准地概括了本项目的三个关键技术点。Python是实现本项目编程语言基础，卫星调度是本项目要解决的现实问题，多智能体强化学习是解决该问题所采用的核心算法思想。 通过本项目的学习，用户不仅能够掌握Python编程技能和STK软件的应用，还能深入理解多智能体强化学习算法的设计与实现，并将其应用于实际的卫星调度场景中。此外，通过实际操作和实验，用户能够加深对复杂系统中智能体间交互与协作的理解，提高解决实际工程问题的能力。 压缩包子文件的文件名称列表"SatelliteMARS-master"表明本项目相关的代码和资源文件被组织在一个版本控制仓库中，并使用了master分支作为默认的开发分支，这符合一般开源项目或团队协作项目的管理习惯。 总之，通过本项目的学习和实践，学习者能够在多智能体强化学习和卫星调度领域获得宝贵的实战经验，为未来的职业生涯打下坚实的基础。