一种基于深度强化学习的SAR成像卫星任务规划方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的SAR成像卫星任务规划方法，通过深入分析SEOSSP，建立相应的数学模型，并利用深度强化学习DRL提出解决方法，该方法首先分析SEOSs的观测特性并建立SEOSSP的数学模型，基于此模型将问题求解过程建模为马尔可夫决策过程，并应用两种基本策略模型BPMs来学习有效的决策策略，可以快速生成高质量的解决方案，突出了其在未来SEOS调度优化中的应用前景。