Yer Gözlem Uydularının Günlük Fotoğraf Seçimi İçin Optimizasyon Yaklaşımı

An Optimization Approach for the Daily Photograph Selection of Earth Observation Satellites

Abstract

Yer gözlem uydusunun (EOS) görevi müşterilerden gelen istekler doğrultusunda Dünya yüzeyinin belirli alanlarına ilişkin görüntü elde etmektir. Bu çalışmada yer gözlem uydularının günlük fotoğraf seçimi problemi (DPSP) için bir optimizasyon yaklaşımı önerilmiştir. DPSP, yer gözlem uydularının operasyonel yönetimi kapsamında, uydu için gözlem yapılacak alanların çizelgelenmesi ile ilgilidir. Müşteri siparişlerine göre çekilmesi gereken her fotoğraf için kazanç elde edilebilmektedir ancak bazı fiziki ve teknolojik kısıtlar nedeniyle tüm fotoğrafların çekilebilmesi mümkün olmamaktadır. Bu durumda, maksimum toplam kazancı sağlayacak fotoğrafların seçimi problemi ortaya çıkmaktadır. Söz konusu problem için hiperküp temelli karınca kolonisi optimizasyonu (ACO) algoritması önerilmiştir. Gerçek problemlere ait verilerle oluşturulmuş deney problemleri kullanılmıştır. Gerçekleştirilen deneyler önerilen algoritmanın rekabet edebilir ve umut verici sonuçlar verdiğini göstermektedir.

Özet

The mission of an earth observation satellite (EOS) is to acquire images of specified areas of the Earth surface related to observation requests from customers. This paper proposes an optimization approach for the daily photograph selection problem (DPSP) of EOSs. DPSP is related to operational management of EOSs and about the scheduling of observations for an EOS. Each photograph related to a customer order generates a profit but not all of the requests can be satisfied due to some physical and technological constraints. Then the problem is to select a subset of requests of maximal profit. The proposed algorithm inherits the hyper-cube framework of ant colony optimization (ACO) metaheuristic. Realistic instances are used as benchmark problems. Computational results demonstrate that the proposed algorithm is capable of generating competitive and promising solutions.