一种基于深度强化学习的成像卫星资源调度方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于深度强化学习的成像卫星资源调度方法，涉及航天地面任务规划领域。本发明利用图神经网络和强化学习方法，提取卫星任务间的内隐分布规律与内在关联，表征数据分布间的隐含关系，自主学习卫星资源调度过程中任务安排的启发式规则,形成无冲突和优化的卫星任务观测和接收方案。本方法可有效降低规则设计对人工的专业技术要求依赖，提高资源调度方法的有效性和准确性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的成像卫星资源调度方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113222468A
申请号 ：
CN202110612071.7
公开（公告）日 ：
2021-08-06
申请日 ：
2021-06-02
授权号 ：
CN113222468B
授权日 ：
2022-04-08
发明人 ：
付伟张超王港高朝晖
申请人 ：
中国电子科技集团公司第五十四研究所
申请人地址 ：
河北省石家庄市中山西路589号第五十四所航天系统与应用专业部
代理机构 ：
河北东尚律师事务所
代理人 ：
王文庆
优先权 ：
CN202110612071.7
主分类号 ：
G06Q10/06
IPC分类号 ：
G06Q10/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政；管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
法律状态
2022-04-08 ：
授权
2021-08-24 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06Q 10/06
申请日 : 20210602
申请日 : 20210602
2021-08-06 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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