Coordinated Scheduling of Air and Space Observation Resources via Divide-and-Conquer Framework and Iterative Optimization
Notice bibliographique
Résumé
At present, independent scheduling of Earth-observation resources (EORs) is usually difficult to satisfy diverse observation requirements and cannot realize the full potential of space–air resource networks. To utilize EORs comprehensively, this study constructs a divide-and-conquer framework (DCF) for a coordinated scheduling of air and space observation resources (i.e., satellites and unmanned aerial vehicles). The DCF can decompose the original scheduling problem into a task allocation subproblem and multiple task scheduling subproblems that can be solved using a coordination planner and subplanners, respectively. For the task allocation subproblem, we propose a simulated annealing algorithm combined with variable neighborhood adjustment (SA-VNA) method, where a solution variation strategy (SVS) is designed. The SVS iteratively adjusts the task allocation scheme according to the coordinated scheduling result of the last iteration. Based on the allocation scheme, multiple task scheduling subproblems are generated, and existing effective algorithms are used to resolve them. Extensive experiments and comparative analysis show that SA-VNA outperforms several peer algorithms overall, indicating that DCF plus SA-VNA can significantly improve the efficiency of space–air resource networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».