高新洲，郭延宁，马广富，张海博，李文博

(1.哈尔滨工业大学 航天学院，哈尔滨 150001; 2.北京控制工程研究所，北京 100190)

敏捷对地观测卫星(agile earth observation satellite, AEOS)拥有良好的姿态机动能力，在民用和军用领域都有着广阔的应用前景，比如环境保护、国土普查、抗震减灾以及制空权、制天权、制海权等。在AEOS的运行过程中，对AEOS提前根据目标点特性进行任务规划至关重要，可有效发挥AEOS性能，获取更多的观测收益[1]。而在任务规划过程中，AEOS需要对多个目标点进行规划，同时也要考虑到卫星在观测过程中所面临的多种状态、控制等复杂约束条件，因此，国内外越来越多的学者开始进行卫星任务规划方面的研究。

Michel等[2]提出了对点目标以及区域目标的分割和观测方法，综合分析了时间约束、姿态机动约束、存储容量和能量的约束，同时考虑到了天气的不确定性，并提出了相应的优化目标函数。他们分别对比了贪婪算法、动态规划算法、局部搜索算法这几种算法的求解效率。赵琳等[3]对敏捷卫星的单星单轨任务规划问题进行了研究，引入了任务—姿态协同规划思想，并根据任务—姿态协同规划数学模型设计了自适应伪谱遗传算法(APGA)，用以求解满足调整时间最优的任务规划问题。耿远卓等[4]利用团划分算法对多个点目标进行了聚类，考虑了卫星的时间窗口约束以及最大加速度约束，在传统的蚁群算法的基础上引入了启发式寻优策略和新的信息素更新策略，加快了算法的收敛性。丁祎男等[5]面向单星的任务规划问题，在综合分析遗传算法与禁忌搜索算法优缺点的基础上，提出了遗传禁忌混合算法，该算法能够解决算法的早熟问题，同时能够加快算法收敛速度。……