基于深度强化学习的多星任务分配策略自适应选择方法

本发明公开了一种基于深度强化学习的多星任务分配策略自适应选择方法，针对卫星姿态机动能力提升、任务数量和卫星规模爆炸增长所带来卫星任务调度问题求解难度的增加以及传统方法求解的局限性，本发明将问题划分为上层多星任务分配和下层单星调度两个部分，通过两个部分的多次交互实现方案的迭代寻优，针对上层任务分配问题，提出了基于强化学习的自适应搜索方法，实现了基于深度强化学习的任务分配策略自适应选择。