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龙图腾网获悉西昌卫星发射中心申请的专利一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120655000B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510678828.0，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法是由鄢青青;黄富强;彭宗尧;仝非;郑刚;肖锋;周翔;郭力闻;甘朝虹;刘栋;管龙;雷靖晞;何定坤设计研发完成，并于2025-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数据处理技术领域，尤其涉及一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法，该方法包括以下步骤：S1，基于发射任务构建发射任务集，基于已有资源构建可用资源集；S2，为每个发射任务构建资源需求集合；S3，根据发射任务集、可用资源集和资源需求集合，基于改进的蚁群算法迭代确定规划调度模型的全局最优解，并根据全局最优解进行发射任务规划和可用资源调度。本发明充分考虑了发射任务、任务需求和可用资源的关系，可以提高航天发射任务规划调度的可靠性。

本发明授权一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于资源剩余量的多发射场航天发射任务规划调度方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于发射任务构建发射任务集，基于已有资源构建可用资源集； S2，为每个发射任务构建资源需求集合；针对任务，在构建资源需求集合时，首先将任务所需的每个资源需求记录于资源需求集合中，然后将所有对中资源的需求合并为一个需求，需求时间求并集，每个单位时间内的资源需求量取最大值，表示资源类型相同的资源的集合； S3，根据所述发射任务集、所述可用资源集、所述资源需求集合，基于改进的蚁群算法迭代确定规划调度模型的全局最优解，并根据全局最优解进行发射任务规划和可用资源调度； 所述规划调度模型由决策变量、目标函数和约束条件组成；决策变量包括、、，表示任务是否被选择插入可行解中，为0-1变量；表示任务的第个发射时间窗口是否被选择，为0-1变量；表示任务的第个资源需求是否选择资源来满足需求，为0-1变量；表示发射任务集，表示可用资源集；目标函数为，表示发射总收益，表示资源均衡度；约束条件包括单位时间内资源的最大使用量约束、消耗型资源最大存储量约束、任务所用资源的发射场位置一致约束、资源状态转换时间约束和发射场时间窗口唯一性约束； 所述目标函数中，，，其中，是任务的对象总权重，是任务的对象的权重；是的对象集中对象的总数量；是任务的第w个时间窗口的权重；是待规划调度的发射任务集中发射任务总数量； ，，，，其中，表示资源在任意单位时间t的初始剩余量，表示该资源在单位时间的最终实际剩余量；表示任务的第k个资源需求是否选择资源来满足需求；表示任务的第个资源需求的相对占用时间等价于规划时间时的资源使用量；是规划调度的总时长；表示资源的平均使用率；表示同类型资源的平均使用率的均值；是与资源同类型资源的数量，是所有资源类型的总数；表示资源同类型资源的使用均衡度； 单位时间内资源的最大使用量约束条件是指，其中，表示资源在时间t被任务使用的量，；是资源在时间t的最大剩余量； 消耗型资源最大存储量约束条件是指，，其中，是消耗型资源在任意时间t的最大存储量，表示该资源在任意时间t的剩余量，表示该资源在任意时间t的补充量，表示该资源在时间t被任务使用的量； 任务所用资源的发射场位置一致约束条件是指，其中，表示某个资源的发射场位置；和均属规划调度方案中满足任务mi的资源需求的所有资源的集合； 资源状态转换时间约束条件是指，其中，是资源的状态转换时间；是资源在规划调度时间轴上任意两个占用并相邻的任务、的任意执行时间； 发射场时间窗口唯一性约束条件是指，其中，分别是规划调度中任意两个任务、被选择的发射时间窗口对应的规划调度周期时间轴上绝对时间； 所述S3包括以下步骤： S31，初始化参数，所述参数包括蚁群中蚂蚁的数量、最大信息素量、信息素挥发因子、最大迭代次数、信息素重要程度因子、启发函数重要程度因子，并设置初始迭代次数为n=1； S32，针对一只蚂蚁，针对一个候选任务，构建该候选任务每个资源需求的可用窗口-资源组合集； S33，基于所述可用窗口-资源组合集，组建每个候选任务的可用窗口-资源组合的可执行组合，并计算每个可执行组合的选择概率； 将候选任务mi所有资源需求的可用窗口-资源组合集之间对mi每个发射窗口求交集，如果每个交集都为空则将任务mi从候选任务列表中移入禁忌任务列表中，如果存在交集不为空则删除所有交集为空时的发射窗口对应的可用窗口-资源组合，保留在交集不为空时的发射窗口对应的可用窗口-资源组合，得到候选任务每个资源需求对应的可用窗口-资源组合集，候选任务的可用窗口-资源组合的可执行组合由满足该候选任务所有资源需求的可用窗口-资源组合构成，其中每个资源需求有且仅有一个可用窗口-资源组合与之对应； 满足候选任务mi的第l个可用窗口-资源组合的可执行组合的选择概率为：，其中，是候选任务集，；是候选任务集中的任务数量；是中候选任务mi的可用窗口-资源组合的可执行组合的总数，是候选任务mi选择第l个可用窗口-资源组合的可执行组合时的信息素，，，是可行解中前一个已插入可行解的任务与当前候选任务mi之间的信息素，是任务mi与其第l个可用窗口-资源组合的可执行组合中的时间窗口之间的信息素，是任务mi与其第l个可用窗口-资源组合的可执行组合中的所有资源之间的信息素的平均值，候选任务mi选择第l个可用窗口-资源组合的可执行组合的资源总数；是候选任务mi选择第l个可用窗口-资源组合的可执行组合时的启发函数，，则是候选任务mi选择第l个可用窗口-资源组合的可执行组合所有资源类型的总数；是任务的第w个时间窗口的权重； S34，按照步骤S33相同的操作，获得所有候选任务的可用窗口-资源组合的可执行组合的集合，并根据选择概率用轮盘赌法选择其中一个可用窗口-资源组合的可执行组合加入可行解，更新禁忌任务列表、候选任务列表、资源剩余量列表和蚂蚁位置； S35，针对一只蚂蚁，重复步骤S32至步骤S34，直至所有候选任务的可用窗口-资源组合的可执行组合的集合为空，即完成一个可行解的构建； S36，计算每只蚂蚁构建的可行解的目标函数值，更新全局最优解，并更新信息素矩阵；具体是：计算本轮迭代蚁群中每只蚂蚁构建的可行解的目标函数值，并取最大目标函数值，与全局最优解的目标函数值对比，如本轮迭代最大目标函数值大于全局最优解的目标函数值，则将本轮迭代最大目标函数值对应的可行解作为全局最优解，并记录其目标函数值；每个可行解中任务mi-1与mi之间的信息素更新公式为：；任务mi与其使用的发射时间窗口之间的信息素更新公式为：；任务mi与其使用的资源之间的信息素更新公式为：；其中，，分别是任务之间、任务与其发射时间窗口之间、任务与其使用的资源之间的信息素增量，其值为所有蚂蚁的任务平均目标函数的均值； S37，令迭代次数加1，并判断当前迭代次数是否达到设定的最大迭代次数，如果是则输出历史迭代中目标函数值最大时获得的全局最优解，并根据全局最优解制定发射任务计划和资源调度方案；否则返回步骤S32，直至迭代结束。

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