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基于基因表达式编程的多星成像任务规划算法

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通过分析区域目标多星成像任务规划的约束条件，建立相应的约束满足模型，并分析模型的数学复杂度。为改善遗传算法应用于多星成像任务规划问题时，全局搜索能力较弱的缺点，首次提出使用基因表达式编程求解此问题。在算法实现的过程中，设计出倒置遗传算子增强最优解的搜索，并引入知识库保留迭代过程中的精英个体。结果 表明，基因表达式编程不仅有效和合理地解决了多星成像规划问题，而且极大地提高了解的精度。
Multi-satellite imaging task planning algorithms based on gene expression programming

明卫鹏、马广彬、章文毅

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中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094

中国科学院大学,北京100049

基因表达式编程 区域目标 多星成像规划 遗传算法

国家重点研发计划

2016YFB0502502

2020

中国科学院大学学报
中国科学院大学

中国科学院大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.614
ISSN：2095-6134
年,卷(期)：2020.37(4)
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