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龙图腾网获悉长光卫星技术股份有限公司申请的专利基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划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：CN116341221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202310220022.8，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法是由何奇恩;李峰;钟兴;徐开设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法，包括以下步骤：根据每个遥感卫星的成像条件对待覆盖区域进行区域分解，将待覆盖区域分解成所有遥感卫星的离散条带集；对离散条带集中的条带进行二进制编码，编码后得到的所有个体作为改进多目标进化算法的输入，改进多目标进化算法利用NSGA‑III算法和S‑CDAS算法的结合实现极端解保留机制；构建由多个目标函数组成的多目标优化模型，利用改进多目标进化算法对多目标优化模型进行求解，得到区域覆盖结果。本发明中的改进多目标进化算法能够保留极端解，进而基于该算法能够得到满意的区域覆盖结果，而且可以从其他目标维度优化区域覆盖方案的合理性。

本发明授权基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进多目标进化算法的多星联合区域覆盖规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：根据每个遥感卫星的成像条件对待覆盖区域进行区域分解，将待覆盖区域分解成所有遥感卫星的离散条带集； 步骤二：对所述离散条带集中的条带进行二进制编码，编码后得到的所有个体作为改进多目标进化算法的输入，其中二进制编码方式如下： 用一个长度为k的向量表示一个遥感卫星的条带集，其条带个数为k，向量中的每个元素只能为1或者0,1表示选择相应的条带，0表示不选择该条带，由全部向量所组成的矩阵为一个个体； 步骤三：构建由多个目标函数组成的多目标优化模型，利用所述改进多目标进化算法对所述多目标优化模型进行求解，得到区域覆盖结果，其中所述改进多目标进化算法的具体步骤如下： 步骤1：种群初始化，初始种群中个体的数量为N； 步骤2、对种群进行选择、交叉、变异遗传操作以生成子代种群； 步骤3、父代、子代种群合并，形成大小为2N的种群； 步骤4、使用基于Pareto支配的非支配排序方法将种群中的个体划分为不同的前沿面，并从依次开始，将前沿面内的所有个体放入新种群，直到新种群的大小首次大于N，假设此时最大前沿面为，判断最大前沿面的序号l是否大于1，如果是，跳转到步骤5，否则跳转到步骤6； 步骤5、中的个体直接进入下一次迭代，其中表示刨除之后剩下的部分，对最大前沿面上的个体执行NSGA-III算法的环境选择操作，以选择出剩下的个个体进入下一次迭代，跳转到步骤7； 步骤6、对种群中的所有个体进行S-CDAS非支配排序，具体排序过程如下： 1移动坐标原点至，，其中为第个目标函数的最小值，为目标函数的总数； 2创建landmark向量，其中，是第个目标函数的最大值，； 3对种群中所有个体重复以下操作： 对于一个个体，按公式1计算，，其中为由和确定的夹角： 1 其中，是目标函数的二范数，是个体在第个目标函数的值，是和的夹角，是和之间的欧氏距离； 根据公式2修改其他个体的目标函数值： 2 其中，是目标函数的二范数，是个体在第个目标函数的值，是和的夹角； 4比较修改后的目标函数和，如果，则认为个体被个体支配，所有个体按其被支配的次数确定其所在前沿面； 5将所有个体按其前沿面分成两部分，第一部分是n个拥有较小前沿面的个体，直接进入下一次迭代，第二部分为余下个体，进入NSGA-III算法的环境选择操作以选择出剩下的N-n个个体进入下一次迭代，跳转到步骤7； 步骤7、形成新种群； 步骤8、判断是否达到最大迭代次数，若否，则跳转到步骤2，重复步骤2至步骤7，直至达到最大迭代次数，算法结束。

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