Aprendizaje por Refuerzo Guiado por Optimización Evolutiva de Políticas para Programación de Satélites de Observación Terrestre Heterogéneos Ajustables por Preferencia

Resumen del corpus

Se propone un marco de optimización de política evolutiva para la programación de satélites de observación terrestre ágiles (AEOS) heterogéneos, abordando las dificultades de modelar restricciones dependientes del satélite. El método utiliza aprendizaje por refuerzo para seleccionar operadores de búsqueda, logrando una utilidad ponderada mayor y una convergencia más estable que los métodos metaheurísticos. Este enfoque busca optimizar la asignación de tareas y la secuenciación de observaciones bajo múltiples restricciones operativas.