明卫鹏，马广彬，章文毅

(1 中国科学院遥感与数字地球研究所， 北京 100094； 2 中国科学院大学， 北京 100049) (2018年11月30日收稿； 2019年3月4日收修改稿)

对地观测技术的优势在于能够快速准确地获取人类地表活动信息[1]，而遥感作为对地观测技术的一种，其应用范围越来越广泛，不仅在环境灾害防治、城市建设规划、气象预报等领域发挥重要作用[2]，而且在考古遗址[3]、遥感卫星车辆检测[4]、气溶胶辐射观测[5]等方面的应用也越加普遍。虽然对地观测卫星的数量和成像能力已得到巨大提升，但由于各行各业对遥感影像数据的大量需求，使得成像卫星的资源仍相对稀缺。因此，研究如何充分利用卫星资源，以经济快捷的方式获取较高质量的遥感数据，就成为必要之举，也是本文要研究的多星成像任务规划问题。它是指考虑星上传感器成像能力、传感器的侧摆能力等因素，合理安排卫星，对区域目标制定成像方案[6-7]。

多星成像任务规划是一类极其复杂的组合优化问题[8],同时在数学上也是一种NP—完全问题[9]。这类问题，国内外已有大量研究[10-11]，通常包括模型建立和求解两部分。如Wolfe和Sorensen[12]将卫星成像任务规划问题映射为带时间窗约束的背包问题，建立整数规划模型；Song等[13]对单星成像规划问题建立非线性规划模型；贺仁杰等[14]对成像规划问题建立约束满足问题模型。而模型求解的方法多采用启发式算法，如模拟退火算法[14]、蚁群算法[15]、遗传算法[16]等。这些算法大都从解的邻域搜索最优解，容易陷入局部最优，得到次优解。……