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一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法被引量：21: 2011年; 在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型。引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价。通过仿真实验及分析证明该方法能够有效解决多星协同任务规划问题。; 王冲景宁李军王钧陈浩; 关键词：卫星任务规划多智能体强化学习黑板结构

协同进化方法求解多中心卫星任务规划问题被引量：7: 2010年; 在分析多卫星中心内部特点及中心间关系的基础上建立了多中心协同规划问题(MCCOPP)的数学模型,提出了解决该问题的多中心合作协同进化规划算法(MCCCSPA)。MCCCSPA基于分治-合作策略,根据中心数目以及观测目标集合特点将观测目标分解分配至各中心;提出等长扩展二进制染色体编码方式有效表达问题的解,便于个体的交叉、变异、合作操作;并综合多中心个体代表合作求解本中心个体适应值;其中交叉、变异、合作算子在确保可行解的前提下保证各中心子种群的多样性、加快收敛速度。仿真实验及分析结果表明:该方法能够有效解决多中心协同的卫星任务规划问题。; 王冲景宁李军王钧; 关键词：多目标优化

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王冲