The integrated agile Earth observation satellite scheduling problem
Notice bibliographique
Résumé
Satellites are widely used for different purposes, such as monitoring deforestation, rising sea levels, and ecological changes. As a scarce resource, scheduling the activities performed by these spacecrafts is of paramount importance. This paper addresses the integrated agile Earth observation satellite scheduling problem (IAEOSSP) that employs a constellation of agile satellites to observe the Earth. The objective of the IAEOSSP is to maximize the profits associated with observed targets and the amount of data downloaded to ground stations. Critical aspects of the problem are considered, such as the onboard storage capacity, time windows, setup times, and energy dynamics. We propose a mixed-integer programming (MIP) formulation for the problem, as well as an improved MIP model that is computationally more tractable at the expense of possibly reducing the feasible search space. Moreover, we implement a MIP-based heuristic (MBH) to solve the proposed model with an efficient heuristic strategy for decreasing the size of the graph, as well as a heuristic from the literature initially designed for the non-agile version of the problem. Computational experiments evaluate the performance of the MBH not only on the IAEOSSP but also on a particular case involving conventional satellites denoted as constellation mission scheduling problem (CMSP). The results show that the MBH compares favorably against the improved MIP model for the IAEOSSP and against two existing algorithms for the CMSP.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».