一种基于深度强度学习的卫星资源自适应分配方法及系统

本申请属于航天工程应用领域，具体公开了一种基于深度强度学习的卫星资源自适应分配方法及系统。其中，该方法包括：构建任务规划问题模型，基于该模型，将地面目标分解为多个可选的观测活动，每个地面目标在其可见时间窗口内对应一个独立的子任务，将这些子任务定义为元任务；基于元任务集合，构建马尔可夫决策过程模型；基于马尔可夫决策过程模型，采用基于Transformer的策略网络模型，并结合Actor‑Critic算法对该网络模型参数进行迭代优化卫星资源分配策略，之后采用启发式算法确定每颗卫星资源商任务具体的执行顺序和执行时间段。本申请能在有限的卫星资源条件下，实现多颗卫星的高效协同以完成各种观测任务。