Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d’observation dans une constellation de satellites - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle Année : 2023

Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d’observation dans une constellation de satellites

Résumé

Nous étudions des techniques distribuées de planification sur des scénarios d’observation de la Terre avec utilisateurs et satellites multiples. Nous nous concentrons sur la coordination des utilisateurs ayant réservé des portions d’orbites exclusives et d’un planificateur central ayant plusieurs demandes qui peuvent utiliser certains intervalles de ces portions exclusives. Nous définissons le problème de planification de constellations de satellites d’observation de la Terre (EOSCSP, ou Earth Observation Satellite Constellation Scheduling Problem). Pour le résoudre, nous proposons des schémas multiagents de résolution distribuée, à savoir l’optimisation sous contraintes distribuées et les enchères, dans lesquelles les agents se coordonnent pour répartir les demandes sans partager leurs propres plans. Ces contributions sont évaluées expérimentalement sur des instances EOSCSP générées sur la base de carnets d’observation réels grande échelle ou très conflictuels.
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Dates et versions

hal-04166342 , version 1 (19-07-2023)
hal-04166342 , version 2 (17-11-2023)

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Citer

Gauthier Picard. Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d’observation dans une constellation de satellites. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, 2023, 4 (2), pp.147-168. ⟨10.5802/roia.60⟩. ⟨hal-04166342v2⟩

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