- 面向大规模星群的星上任务在线协同方法/航天资源规划与调度
- - 作者：杨唯一//何磊//刘晓路//杜永浩//陈英武等|责编:陈凯仁
  - 出版社：清华大学
  - ISBN：9787302704690
  - 出版日期：2025/12/01
  - 页数：194
- 售价：29.6

内容大纲
近年来，我国卫星技术经历深度变革，单体体积小型化、星上系统智能化和星间链路网络化技术的蓬勃发展为实施大规模星群建设、管理、应用提供了技术基础。然而，爆发式增长的卫星节点数目及伴随而来的更为复杂的用户需求，对高效发挥大规模星群协同能力提出了严峻的挑战。对此，本书面向大规模星群的星上任务在线协同问题，深入浅出地介绍问题中的重要概念、特性和挑战，引入“分而治之”的思想实现问题的有效降维，提炼出“自组织分簇”“簇内协同”“簇间协同”“去中心化协同”4个关键问题。基于联盟构成博弈、竞拍博弈和势能博弈等博弈优化理论与模型，对这些关键问题进行针对性地探索和研究，攻克大规模星群协同中的任务在线到达动态性和卫星独立决策局限性难题，为推动我国大规模星群工程应用跨越式发展提供理论与技术支撑，在航天技术发展的新阶段助力抢占大规模星群技术战略制高点。
本书探讨的面向大规模星群的星上任务在线协同问题，是管理科学、航天工程与博弈决策等多学科交叉融合的前沿领域，可作为系统工程、管理科学与工程、运筹学、博弈与决策理论等学科的高年级本科生、研究生及高校教师的重要参考文献，同时为科研院所从事任务规划研究的科研人员、航天工业部门的技术骨干，以及对大规模星群在线协同技术感兴趣的科技爱好者提供理论参考。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  研究背景与意义
  1.2  研究现状
    1.2.1  大规模星群发展建设现状
    1.2.2  大规模星群协同架构现状
    1.2.3  大规模星群分簇方法现状
    1.2.4  大规模星群任务协同方法现状
    1.2.5  研究现状分析
  1.3  本书研究内容与创新点
    1.3.1  本书研究内容
    1.3.2  本书创新点
第2章  面向大规模星群的星上任务在线协同架构设计
  2.1  问题定义与研究假设
    2.1.1  问题定义
    2.1.2  研究假设
    2.1.3  问题特点与难点
  2.2  面向大规模星群的在线协同架构
    2.2.1  协同架构介绍
    2.2.2  协同架构设计
    2.2.3  问题分解
  2.3  本章小结
第3章  基于联盟构成博弈的星群自组织分簇方法
  3.1  问题建模与分析
    3.1.1  系统建模
    3.1.2  问题描述与建模
    3.1.3  问题分析
  3.2  基于联盟构成博弈的星群自组织分簇方法介绍
    3.2.1  联盟构成博弈描述与建模
    3.2.2  基于联盟构成博弈的自组织分簇方法设计
    3.2.3  算法分析
  3.3  仿真实验与结果分析
    3.3.1  实验设计
    3.3.2  实验结果及分析
  3.4  本章小结
第4章  基于竞拍博弈的星群簇内在线协同方法
  4.1  问题建模与分析
    4.1.1  任务在线到达模式分析
    4.1.2  问题描述与建模
    4.1.3  竞拍博弈问题建模
    4.1.4  问题分析
  4.2  基于反向竞拍机制的星上任务簇内在线协同方法
    4.2.1  面向频繁任务到达的未来有益在线竞拍算法
    4.2.2  面向批次任务到达的双重禁忌多轮竞拍算法
    4.2.3  算法分析
  4.3  仿真实验与结果分析
    4.3.1  实验设计
    4.3.2  实验结果及分析
  4.4  本章小结
第5章  基于多方竞拍博弈的星群簇间在线协同方法
  5.1  问题建模与分析

    5.1.1  问题描述与建模
    5.1.2  多方竞拍博弈问题建模
    5.1.3  问题分析
  5.2  基于多方竞拍机制的星上任务簇间在线协同方法
    5.2.1  面向频繁任务到达的备选任务多方竞拍算法
    5.2.2  面向批次任务到达的KM克隆多轮匹配竞拍算法
    5.2.3  基于Vickery拍卖的星簇激励机制
    5.2.4  算法分析
  5.3  仿真实验与结果分析
    5.3.1  实验设计
    5.3.2  实验结果及分析
  5.4  本章小结
第6章  基于势能博弈的星群去中心化在线协同方法
  6.1  问题建模与分析
    6.1.1  问题分析
    6.1.2  问题建模
    6.1.3  势能博弈模型
  6.2  基于选择时变更优反应过程的星群去中心化在线协同方法
    6.2.1  ScTVBRP算法
    6.2.2  算法分析
  6.3  仿真实验与结果分析
    6.3.1  实验设计
    6.3.2  实验结果及分析
  6.4  本章小结
第7章  结论与展望
  7.1  本书工作总结
  7.2  进一步研究展望
参考文献
附录A  部分算法分析证明
附录B  缩写词列表

内容大纲

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