Nous étudions des techniques distribuées de planification sur des scénarios d’observation de la Terre avec utilisateurs et satellites multiples. Nous nous concentrons sur la coordination des utilisateurs ayant réservé des portions d’orbites exclusives et d’un planificateur central ayant plusieurs demandes qui peuvent utiliser certains intervalles de ces portions exclusives. Nous définissons le problème de planification de constellations de satellites d’observation de la Terre (EOSCSP, ou Earth Observation Satellite Constellation Scheduling Problem). Pour le résoudre, nous proposons des schémas multiagents de résolution distribuée, à savoir l’optimisation sous contraintes distribuées et les enchères, dans lesquelles les agents se coordonnent pour répartir les demandes sans partager leurs propres plans. Ces contributions sont évaluées expérimentalement sur des instances EOSCSP générées sur la base de carnets d’observation réels grande échelle ou très conflictuels.
We investigate the use of distributed scheduling techniques on problems related to Earth observation scenarios with multiple users and satellites. We focus on the problem of coordinating users having reserved exclusive orbit portions and one central planner having several requests that may use some intervals of these exclusives. We define this problem as Earth Observation Satellite Constellation Scheduling Problem (EOSCSP) and map it to a Mixed Integer Linear Program. As to solve EOSCSP, we propose multiagent distributed solving schemes, namely Distributed Constraint Optimization and Auctions, where agents coordinate to allocate requests without sharing their own schedules. These contributions are experimentally evaluated on EOSCSP instances based on real large-scale or very conflicting observation order books.
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Keywords: Satellite Constellations, Scheduling, Resource Allocation, Distributed Optimization, Auctions
Gauthier Picard 1
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Gauthier Picard. Enchères et optimisation multiagent pour la planification de tâches d’observation dans une constellation de satellites. Revue Ouverte d'Intelligence Artificielle, Volume 4 (2023) no. 2, pp. 147-168. doi : 10.5802/roia.60. https://roia.centre-mersenne.org/articles/10.5802/roia.60/
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