כתבה
arXiv cs.AI ·
אופטימיזציה לתצפית ימית
Implicit Q-learning-bootstrapped ant colony optimization for maritime moving-target observation scheduling with agile satellites
שיטה חדשה לתצפית ימית באמצעות לוויינים מהירים. IQACO משלבת בין תוכנית אימון Q ואופטימיזציה של נמלים. השיטה משפרת את התוצאות ב-2.86%-9.41% לעומת שיטות קודמות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2608.24471v2 Announce Type: replace Abstract: Maritime moving-target observation scheduling with agile Earth observation satellites is a dynamic, sequence-dependent combinatorial optimization problem. Sea-surface targets move continuously, causing feasible observation windows to vary with target motion and satellite orbital geometry. The scheduler must jointly determine task selection, satellite assignment, observation-window selection, and observation ordering under time-window, attitude-maneuvering, and onboard-resource constraints. This paper proposes an implicit Q-learning-bootstrapped ant colony optimization method, termed IQACO, for multi-satellite maritime moving-target observation scheduling. Rather than directly learning a task-selection policy, IQACO embeds an offline impli
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית