基于异构平台的遥感数据智能解译任务调度算法

来源：电子与信息学报杂志2025年第12期北京时间：

作者：郝利江, 田路云, 孙鹏, 陈剑, 刘鹏英, 贺广均, 娄淑琴

单位：1.空间信息体系与融合应用全国重点实验室 北京 1000952.北京交通大学 北京 1000843.西北工业大学 西安 710072

摘要：基于异构平台的遥感数据智能解译任务存在任务多样、资源差异、环境动态变化等问题，多任务并发引发资源竞争，导致负载失衡、资源利用率下降，制约解译效率。如何实现复杂多任务在异构资源下的自适应高效调度，是当前的核心难题。该文提出异构遥感数据智能解译任务调度算法(HRS-ITS)，通过双层优化提升效率与均衡性，一方面改进CP-SAT优化器，引入数据亲和性、负载均衡、完工时间以及跨设备传输4类评分因子，生成任务资源卸载的初始调度方案，解决任务阻塞问题；另一方面建立融合自适应资源扩展机制的D3QN深度强化学习模型，优化任务排序并动态调整资源配置，解决资源空闲问题。不同任务数量的仿真实验表明，与轮询、随机映射、贪心及DDQN调度算法相比，HRS-ITS任务完工时间分别缩短42.2%, 29.3%, 25.7% 和11.0%，负载均衡值平均降低34.1%, 39.2%, 31.9%和30.6%，显著提升解译效率与资源均衡性。

关键词：异构平台, 遥感数据智能解译, 任务调度, CP-SAT优化器, D3QN

基金资助：“十四五”民用航天技术预先研究项目(D040201)