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Agile earth observing satellites mission planning using genetic algorithm based on high quality initial solutions

机译：基于高质量初始解的遗传算法敏捷地球观测卫星任务规划

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This paper presents an improved genetic algorithm to solve the agile earth observing satellite mission planning problem. We study how to rapidly generate high quality initial solutions, and four generation strategies are proposed. The effect of the settings of operator parameters on the performance of the algorithm is analyzed. The experiment results show that the genetic algorithm based on high quality initial solutions generated by Hybrid Random Heuristic Strategy (HRHS) is more effective in solving the agile satellite mission planning problem, but in a certain time cost. We expect that our results will provide insights for the future application of genetic algorithm to satellites mission planning problems.
机译：本文提出了一种改进的遗传算法来解决敏捷地球观测卫星任务计划问题。我们研究了如何快速生成高质量的初始解，并提出了四种生成策略。分析了操作员参数设置对算法性能的影响。实验结果表明，基于混合随机启发式策略（HRHS）生成的基于高质量初始解的遗传算法在解决敏捷卫星任务计划问题上更为有效，但具有一定的时间成本。我们希望我们的结果将为遗传算法在卫星任务计划问题中的未来应用提供见识。

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